Docker руководство на русском

Содержание

• Вопросы и ответы
• Введение
  • Пре-реквизиты
  • Настройка компьютера

• 1.0 Играем с Busybox
  • 1.1 Docker Run
  • 1.2 Терминология

• 2.0 Веб-приложения и Докер
  • 2.1 Статические сайты
  • 2.2 Образы
  • 2.3 Наш первый образ
  • 2.4 Dockerfile
  • 2.5 Docker на AWS

• 3.0 Многоконтейнерные окружения
  • 3.1 SF Food Trucks
  • 3.2 Сети Docker
  • 3.3 Docker Compose
  • 3.4 AWS Elastic Container Service

• 4.0 Заключение
  • 4.1 Следующие шаги
  • 4.2 Фидбек автору

Вопросы и ответы

Что такое Докер?

Определение Докера в Википедии звучит так:

программное обеспечение для автоматизации развёртывания и управления приложениями в среде виртуализации на уровне операционной системы; позволяет «упаковать» приложение со всем его окружением и зависимостями в контейнер, а также предоставляет среду по управлению контейнерами.

Ого! Как много информации. Простыми словами, Докер это инструмент, который позволяет разработчикам, системными администраторам и другим специалистам деплоить их приложения в песочнице (которые называются контейнерами), для запуска на целевой операционной системе, например, Linux. Ключевое преимущество Докера в том, что он позволяет пользователям упаковать приложение со всеми его зависимостями в стандартизированный модуль для разработки. В отличие от виртуальных машин, контейнеры не создают такой дополнительной нагрузки, поэтому с ними можно использовать систему и ресурсы более эффективно.

Что такое контейнер?

Стандарт в индустрии на сегодняшний день — это использовать виртуальные машины для запуска приложений. Виртуальные машины запускают приложения внутри гостевой операционной системы, которая работает на виртуальном железе основной операционной системы сервера.

Виртуальные машины отлично подходят для полной изоляции процесса для приложения: почти никакие проблемы основной операционной системы не могут повлиять на софт гостевой ОС, и наоборот. Но за такую изоляцию приходится платить. Существует значительная вычислительная нагрузка, необходимая для виртуализации железа гостевой ОС.

Контейнеры используют другой подход: они предоставляют схожий с виртуальными машинами уровень изоляции, но благодаря правильному задействованию низкоуровневых механизмов основной операционной системы делают это с в разы меньшей нагрузкой.

Почему я должен использовать их?

Взлет Докера был по-настоящему эпичным. Не смотря на то, что контейнеры сами по себе — не новая технология, до Докера они не были так распространены и популярны. Докер изменил ситуацию, предоставив стандартный API, который сильно упростил создание и использование контейнеров, и позволил сообществу вместе работать над библиотеками по работе с контейнерами. В статье, опубликованной в  The Register в середине 2014 говорится, что Гугл поддерживает больше двух миллиардов контейнеров в неделю.

Google Trends для слова ‘Docker’

В дополнение к продолжительному росту Докера, компания-разработчик Docker Inc. была оценена в два с лишним миллиарда долларов! Благодаря преимуществам в эффективности и портативности, Докер начал получать все больше поддержки, и сейчас стоит во главе движения по контейнеризации (containerization). Как современные разработчики, мы должны понять этот тренд и выяснить, какую пользу мы можем получить из него.

Чему меня научит это пособие?

Это единое и полное пособие по всем аспектам работы с Докером. Кроме разъяснения мифов о Докере и его экосистеме, оно позволит вам получит небольшой опыт по сборке и деплою собственных веб-приложений в облаке. Мы будем использовать Amazon Web Services для деплоя статичных сайтов, и два динамических веб-приложения задеплоим на EC2 с использованием Elastic Beanstalk и Elastic Container Service. Даже если вы никогда ничего не деплоили, это пособие даст вам все необходимое.

Как использовать этот документ

Этот документ содержит несколько разделов, каждый из которых посвящен определенному аспекту Докера. В каждом разделе мы будем вводить команды или писать код. Весь код доступен в репозитории на Гитхабе.

Введение

Внимание: В этом пособии используется версия Докера 1.12.0-rc2. Если вы столкнулись с несовместимостью, пожалуйста, отправьте issue. Спасибо!

Пре-реквизиты

Все, что нужно для прохождения этого пособия — это базовые навыки с командной строкой и текстовым редактором. Опыт разработки веб-приложений будет полезен, но не обязателен. В течение работы мы столкнемся с несколькими облачными сервисами. Вам понадобится создать аккаунт на этих сайтах:

• Amazon Web Services
• Docker Hub

Настройка компьютера

Установка и настройка всех необходимых инструментов может быть тяжелой задачей, но, к счастью, Докер стал довольно стабильным, и установка и запуск его на любой ОС стало очень простой задачей. Итак, установим Докер.

Докер

Еще несколько релизов назад запуск Докера на OS X и Windows был был проблемным. Но команда разработчиков проделала огромную работу, и сегодня весь процесс — проще некуда. Этот туториал getting started включает в себя подробные инструкции по установке на Мак, Linux и Windows.

Проверим, все ли установлено корректно:

$ docker run hello-world

Hello from Docker.
This message shows that your installation appears to be working correctly.
...

Python

Python обычно предустановлен на OS X и на большинстве дистрибутивов Linux. Если вам нужно установить Питон, то скачайте установщик здесь.

Проверьте версию:

$ python --version
Python 2.7.11

Мы будем использовать pip для установки пакетов для нашего приложения. Если pip не установлен, то скачайте версию для своей системы.

Для проверки запустите такую команду:

$ pip --version
pip 7.1.2 from /Library/Python/2.7/site-packages/pip-7.1.2-py2.7.egg (python 2.7)

Java (не обязательно)

Разрабатываемое нами приложение будет использовать Elasticsearch для хранения и поиска. Для локального запуска Elasticsearch вам понадобится Java. В этом пособии все будет запускаться внутри контейнера, так что локально не обязательно иметь Java. Если Java установлена, то команда java -version должна сгенерировать подобный вывод:

$ java -version
java version "1.8.0_60"
Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_60-b27)
Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.60-b23, mixed mode)

1.0 Играем с Busybox

Теперь, когда все необходимое установлено, пора взяться за работу. В этом разделе мы запустим контейнер Busybox на нашей системе и попробуем запустить docker run.

Для начала, запустите следующую команду:

$ docker pull busybox

Внимание: в зависимости от того, как вы устанавливали Докер на свою систему, возможно появление сообщения permission denied. Если вы на Маке, то удостоверьтесь, что движок Докер запущен. Если вы на Линуксе, то запустите эту команду с sudo. Или можете создать группу docker чтобы избавиться от этой проблемы.

Команда pull скачивает образ busybox из регистра Докера и сохраняет его локально. Можно использовать команду docker images, чтобы посмотреть список образов в системе.

$ docker images
REPOSITORY              TAG                 IMAGE ID            CREATED             VIRTUAL SIZE
busybox                 latest              c51f86c28340        4 weeks ago         1.109 MB

1.1 Docker Run

Отлично! Теперь давайте запустим Докер-контейнер с этим образом. Для этого используем волшебную команду docker run:

$ docker run busybox
$

Подождите, ничего не произошло! Это баг? Ну, нет. Под капотом произошло много всего. Докер-клиент нашел образ (в нашем случае, busybox), загрузил контейнер и запустил команду внутри этого контейнера. Мы сделали docker run busybox, но не указали никаких команд, так что контейнер загрузился, запустилась пустая команда и программа завершилась. Ну, да, как-то обидно, так что давайте сделаем что-то поинтереснее.

$ docker run busybox echo "hello from busybox"
hello from busybox

Ура, наконец-то какой-то вывод. В нашем случае клиент Докера послушно запустил команду echo внутри контейнера, а потом вышел из него. Вы, наверное, заметили, что все произошло очень быстро. А теперь представьте себе, как нужно загружать виртуальную машину, запускать в ней команду и выключать ее. Теперь ясно, почему говорят, что контейнеры быстрые!

Теперь давайте взглянем на команду docker ps. Она выводит на экран список всех запущенных контейнеров.

$ docker ps
CONTAINER ID        IMAGE               COMMAND             CREATED             STATUS              PORTS               NAMES

Контейнеров сейчас нет, поэтому выводится пустая строка. Не очень полезно, поэтому давайте запустим более полезный вариант: docker ps -a

$ docker ps -a
CONTAINER ID        IMAGE               COMMAND             CREATED             STATUS                      PORTS               NAMES
305297d7a235        busybox             "uptime"            11 minutes ago      Exited (0) 11 minutes ago                       distracted_goldstine
ff0a5c3750b9        busybox             "sh"                12 minutes ago      Exited (0) 12 minutes ago                       elated_ramanujan

Теперь виден список всех контейнеров, которые мы запускали. В колонке STATUS можно заметить, что контейнеры завершили свою работу несколько минут назад.

Вам, наверное, интересно, как запустить больше одной команды в контейнере. Давайте попробуем:

$ docker run -it busybox sh
/ # ls
bin   dev   etc   home  proc  root  sys   tmp   usr   var
/ # uptime
 05:45:21 up  5:58,  0 users,  load average: 0.00, 0.01, 0.04

 

Команда run с флагом -it подключает интерактивный tty в контейнер. Теперь можно запускать сколько угодно много команд внутри. Попробуйте.

Опасно!: Если хочется острых ощущений, то можете попробовать rm -rf bin в контейнере. Но удостоверьтесь, что запускаете ее внутри контейнера, а не снаружи. Если сделаете это снаружи, на своем компьютере, то будет очень плохо, и команды вроде ls, echo перестанут работать. Когда внутри контейнера все перестанет работать, просто выйдете и запустите его заново командой docker run -it busybox sh. Докер создает новый контейнер при запуске, поэтому все заработает снова.

На этом захватывающий тур по возможностям команды docker run закончен. Скорее всего, вы будете использовать эту команду довольно часто. Так что важно, чтобы мы поняли как с ней обращаться. Чтобы узнать больше о run, используйте docker run --help, и увидите полный список поддерживаемых флагов. Скоро мы увидим еще несколько способов использования docker run.

Перед тем, как продолжать, давайте вкратце рассмотрим удаление контейнеров. Мы видели выше, что с помощью команды docker ps -a все еще можно увидеть остатки завершенных контейнеров. На протяжении этого пособия, вы будете запускать docker run несколько раз, и оставшиеся, бездомные контейнеры будут съедать дисковое пространство. Так что я взял за правило удалять контейнеры после завершения работы с ними. Для этого используется команда docker rm. Просто скопируйте ID (можно несколько) из вывода выше и передайте параметрами в команду.

$ docker rm 305297d7a235 ff0a5c3750b9
305297d7a235
ff0a5c3750b9

При удалении идентификаторы будут снова выведены на экран. Если нужно удалить много контейнеров, то вместо ручного копирования и вставления можно сделать так:

$ docker rm $(docker ps -a -q -f status=exited)

Эта команда удаляет все контейнеры, у которых статус exited. Флаг -q возвращает только численные ID, а флаг -f фильтрует вывод на основе предоставленных условий. Последняя полезная деталь — команде docker run можно передать флаг --rm, тогда контейнер будет автоматически удаляться при завершении. Это очень полезно для разовых запусков и экспериментов с Докером.

Также можно удалять ненужные образы командой docker rmi.

1.2 Терминология

В предыдущем разделе мы использовали много специфичного для Докера жаргона, и многих это может запутать. Перед тем, как продолжать, давайте разберем некоторые термины, которые часто используются в экосистеме Докера.

• Images (образы) — Схемы нашего приложения, которые являются основой контейнеров. В примере выше мы использовали команду docker pull чтобы скачать образ busybox.
• Containers (контейнеры) — Создаются на основе образа и запускают само приложение. Мы создали контейнер командой docker run, и использовали образ busybox, скачанный ранее. Список запущенных контейнеров можно увидеть с помощью команды docker ps.
• Docker Daemon (демон Докера) — Фоновый сервис, запущенный на хост-машине, который отвечает за создание, запуск и уничтожение Докер-контейнеров. Демон — это процесс, который запущен на операционной системе, с которой взаимодействует клиент.
• Docker Client (клиент Докера) — Утилита командной строки, которая позволяет пользователю взаимодействовать с демоном. Существуют другие формы клиента, например, Kitematic, с графическим интерфейсом.
• Docker Hub — Регистр Докер-образов. Грубо говоря, архив всех доступных образов. Если нужно, то можно содержать собственный регистр и использовать его для получения образов.

2.0 Веб-приложения и Докер

Супер! Теперь мы научились работать с  docker run, поиграли с несколькими контейнерами и разобрались в терминологии. Вооруженные этими знаниями, мы готовы переходить к реальным штукам: деплою веб-приложений с Докером!

2.1 Статические сайты

Давайте начнем с малого. Вначале рассмотрим самый простой статический веб-сайт. Скачаем образ из Docker Hub, запустим контейнер и посмотрим, насколько легко будет запустить веб-сервер.

Поехали. Для одностраничного сайта нам понадобится образ, который я заранее создал для этого пособия и разместил в регистре — prakhar1989/static-site. Можно скачать образ напрямую командой docker run.

$ docker run prakhar1989/static-site

Так как образа не существует локально, клиент сначала скачает образ из регистра, а потом запустит его. Если все без проблем, то вы увидите сообщение Nginx is running... в терминале. Теперь сервер запущен. Как увидеть сайт в действии? На каком порту работает сервер? И, что самое важное, как напрямую достучаться до контейнера из хост-контейнера?

В нашем случае клиент не открывает никакие порты, так что нужно будет перезапустить команду  docker run чтобы сделать порты публичными. Заодно давайте сделаем так, чтобы терминал не был прикреплен к запущенному контейнеру. В таком случае можно будет спокойно закрыть терминал, а контейнер продолжит работу. Это называется detached mode.

$ docker run -d -P --name static-site prakhar1989/static-site
e61d12292d69556eabe2a44c16cbd54486b2527e2ce4f95438e504afb7b02810

Флаг -d открепит (detach) терминал, флаг -P сделает все открытые порты публичными и случайными, и, наконец, флаг --name это имя, которое мы хотим дать контейнеру. Теперь можно увидеть порты с помощью команды docker port [CONTAINER].

$ docker port static-site
80/tcp -> 0.0.0.0:32769
443/tcp -> 0.0.0.0:32768

Откройте http://localhost:32769 в своем браузере.

Замечание: Если вы используете docker-toolbox, то, возможно, нужно будет использовать docker-machine ip default чтобы получить IP-адрес.

Также можете обозначить свой порт. Клиент будет перенаправлять соединения на него.

$ docker run -p 8888:80 prakhar1989/static-site
Nginx is running...

Чтобы остановить контейнер запустите docker stop и укажите идентификатор (ID) контейнера.

Согласитесь, все было очень просто. Чтобы задеплоить это на реальный сервер, нужно просто установить Докер и запустить команду выше. Теперь, когда вы увидели, как запускать веб-сервер внутри образа, вам, наверное, интересно — а как создать свой Докер-образ? Мы будем изучать эту тему в следующем разделе.

2.2 Образы

Мы касались образов ранее, но в этом разделе мы заглянем глубже: что такое Докер-образы и как создавать собственные образы. Наконец, мы используем собственный образ чтобы запустить приложение локально, а потом задеплоим его на AWS, чтобы показать друзьям. Круто? Круто! Давайте начнем.

Образы это основы для контейнеров. В прошлом примере мы скачали (pull) образ под названием Busybox из регистра, и попросили клиент Докера запустить контейнер, основанный на этом образе. Чтобы увидеть список доступных локально образов, используйте команду docker images.

$ docker images
REPOSITORY                      TAG                 IMAGE ID            CREATED             VIRTUAL SIZE
prakhar1989/catnip              latest              c7ffb5626a50        2 hours ago         697.9 MB
prakhar1989/static-site         latest              b270625a1631        21 hours ago        133.9 MB
python                          3-onbuild           cf4002b2c383        5 days ago          688.8 MB
martin/docker-cleanup-volumes   latest              b42990daaca2        7 weeks ago         22.14 MB
ubuntu                          latest              e9ae3c220b23        7 weeks ago         187.9 MB
busybox                         latest              c51f86c28340        9 weeks ago         1.109 MB
hello-world                     latest              0a6ba66e537a        11 weeks ago        960 B

Это список образов, которые я скачал из регистра, а также тех, что я сделал сам (скоро увидим, как это делать). TAG — это конкретный снимок или снэпшот (snapshot) образа, а IMAGE ID — это соответствующий уникальный идентификатор образа.

Для простоты, можно относиться к образу как к git-репозиторию. Образы можно коммитить с изменениями, и можно иметь несколько версий. Если не указывать конкретную версию, то клиент по умолчанию использует latest. Например, можно скачать определенную версию образа ubuntu:

$ docker pull ubuntu:12.04

Чтобы получить новый Докер-образ, можно скачать его из регистра (такого, как Docker Hub) или создать собственный. На Docker Hub есть десятки тысяч образов. Можно искать напрямую из командной строки с помощью docker search.

Важно понимать разницу между базовыми и дочерними образами:

• Base images (базовые образы) — это образы, которые не имеют родительского образа. Обычно это образы с операционной системой, такие как ubuntu, busybox или debian.
• Child images (дочерние образы) — это образы, построенные на базовых образах и обладающие дополнительной функциональностью.

Существуют официальные и пользовательские образы, и любые из них могут быть базовыми и дочерними.

• Официальные образы — это образы, которые официально поддерживаются командой Docker. Обычно в их названии одно слово. В списке выше python, ubuntu, busybox и hello-world — базовые образы.
• Пользовательские образы — образы, созданные простыми пользователями вроде меня и вас. Они построены на базовых образах. Обычно, они называются по формату user/image-name.

2.3 Наш первый образ

Теперь, когда мы лучше понимаем, что такое образы и какие они бывают, самое время создать собственный образ. Цель этого раздела — создать образ с простым приложением на Flask. Для этого пособия я сделал маленькое приложение, которое выводит случайную гифку с кошкой. Ну, потому что, кто не любит кошек? Склонируйте этот репозиторий к себе на локальную машину.

Вначале давайте проверим, что приложение работает локально. Войдите в директорию flask-app командой cd и установите зависимости.

$ cd flask-app
$ pip install -r requirements.txt
$ python app.py
 * Running on http://0.0.0.0:5000/ (Press CTRL+C to quit)

 

Если все хорошо, то вы увидите вывод как в примере выше. Зайдите на http://localhost:5000 чтобы увидеть приложение в действии.

Замечание: Если команда pip install падает с ошибками «permission denied», то попробуйте запустить ее с sudo. Если не хотите устанавливать пользовательские пакеты на уровне системы, то используйте команду pip install --user -r requirements.txt.

Выглядит отлично, правда? Теперь нужно создать образ с приложением. Как говорилось выше, все пользовательские образы основаны на базовом образе. Так как наше приложение написано на Питоне, нам нужен базовый образ Python 3. В частности, нам нужна версия python:3-onbuild базового образа с Питоном.

Что за версия onbuild, спросите вы?

Эти образы включают несколько триггеров ONBUILD, которых обычно достаточно чтобы быстро развернуть приложение. При сборке будет скопирован файл requirements.txt, будет запущен pip install с этим файлом, а потом текущая директория будет скопирована в /usr/src/app.

Другими словами, версия onbuild включает хелперы, которые автоматизируют скучные процессы запуска приложения. Вместо того, чтобы вручную выполнять эти задачи (или писать скрипты), образы делают все за вас. Теперь у нас есть все ингредиенты для создания своего образа: работающее веб-приложение и базовый образ. Как это сделать? Ответ: использовать Dockerfile.

2.4 Dockerfile

Dockerfile — это простой текстовый файл, в котором содержится список команд Докер-клиента. Это простой способ автоматизировать процесс создания образа. Самое классное, что команды в Dockerfile почти идентичны своим аналогам в Linux. Это значит, что в принципе не нужно изучать никакой новый синтаксис чтобы начать работать с докерфайлами.

В директории с приложением есть Dockerfile, но так как мы делаем все впервые, нам нужно создать его с нуля. Создайте новый пустой файл в любимом текстовом редакторе, и сохраните его в той же директории, где находится flask-приложение. Назовите файл Dockerfile.

Для начала укажем базовый образ. Для этого нужно использовать ключевое слово FROM.

FROM python:3-onbuild

Дальше обычно указывают команды для копирования файлов и установки зависимостей. Но к счастью, onbuild-версия базового образа берет эти задачи на себя. Дальше нам нужно указать порт, который следует открыть. Наше приложение работает на порту 5000, поэтому укажем его:

EXPOSE 5000

Последний шаг — указать команду для запуска приложения. Это просто python ./app.py. Для этого используем команду CMD:

CMD ["python", "./app.py"]

Главное предназначение CMD — это сообщить контейнеру какие команды нужно выполнить при старте. Теперь наш Dockerfile готов. Вот как он выглядит:

# our base image
FROM python:3-onbuild

# specify the port number the container should expose
EXPOSE 5000

# run the application
CMD ["python", "./app.py"]

Теперь можно создать образ. Команда docker build занимается сложной задачей создания образа на основе Dockerfile.

Листинг ниже демонстрирует процесс. Перед тем, как запустите команду сами (не забудьте точку в конце), проверьте, чтобы там был ваш username вместо моего. Username должен соответствовать тому, что использовался при регистрации на Docker hub. Если вы еще не регистрировались, то сделайте это до выполнения команды. Команда docker build довольно проста: она принимает опциональный тег с флагом -t и путь до директории, в которой лежит Dockerfile.

$ docker build -t prakhar1989/catnip .
Sending build context to Docker daemon 8.704 kB
Step 1 : FROM python:3-onbuild
# Executing 3 build triggers...
Step 1 : COPY requirements.txt /usr/src/app/
 ---> Using cache
Step 1 : RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
 ---> Using cache
Step 1 : COPY . /usr/src/app
 ---> 1d61f639ef9e
Removing intermediate container 4de6ddf5528c
Step 2 : EXPOSE 5000
 ---> Running in 12cfcf6d67ee
 ---> f423c2f179d1
Removing intermediate container 12cfcf6d67ee
Step 3 : CMD python ./app.py
 ---> Running in f01401a5ace9
 ---> 13e87ed1fbc2
Removing intermediate container f01401a5ace9
Successfully built 13e87ed1fbc2

Если у вас нет образа python:3-onbuild, то клиент сначала скачает его, а потом возьмется за создание вашего образа. Так что, вывод на экран может отличаться от моего. Посмотрите внимательно, и найдете триггеры onbuild. Если все прошло хорошо, то образ готов! Запустите docker images и увидите свой образ в списке.

Последний шаг — запустить образ и проверить его работоспособность (замените username на свой):

$ docker run -p 8888:5000 prakhar1989/catnip
 * Running on http://0.0.0.0:5000/ (Press CTRL+C to quit)

 

Зайдите на указанный URL и увидите приложение в работе.

Поздравляю! Вы успешно создали свой первый образ Докера!

2.5 Docker на AWS

Что хорошего в приложении, которое нельзя показать друзьям, правда? Так что в этом разделе мы научимся деплоить наше офигенное приложение в облако. Будем использовать AWS Elastic Beanstalk чтобы решить эту задачу за пару кликов. Мы увидим, как с помощью Beanstalk легко управлять и масштабировать наше приложение.

Docker push

Первое, что нужно сделать перед деплоем на AWS это опубликовать наш образ в регистре, чтобы можно было скачивать его из AWS. Есть несколько Docker-регистров (или можно создать собственный). Для начала, давайте используем Docker Hub. Просто выполните:

$ docker push prakhar1989/catnip

Если это ваша первая публикация, то клиент попросит вас залогиниться. Введите те же данные, что используете для входа в Docker Hub.

$ docker login
Username: prakhar1989
WARNING: login credentials saved in /Users/prakhar/.docker/config.json
Login Succeeded

Не забудьте заменить название образа на свое. Очень важно сохранить формат username/image_name, чтобы клиент понимал, куда публиковать образ.

После этого можете посмотреть на свой образ на Docker Hub. Например, вот страница моего образа.

Замечание: один важный момент, который стоит прояснить перед тем, как продолжить — не обязательно хранить образ в публичном регистре (или в любом другом регистре вообще) чтобы деплоить на AWS. Если вы пишете код для следующего многомиллионного стартапа-единорога, то можно пропустить этот шаг. Мы публикуем свой образ чтобы упростить деплой, пропустив несколько конфигурационных шагов.

Теперь наш образ онлайн, и любой докер-клиент может поиграться с ним с помощью простой команды:

$ docker run -p 8888:5000 prakhar1989/catnip

Если в прошлом вы мучались с установкой локального рабочего окружения и попытками поделиться своей конфигурацией с коллегами, то понимаете, как круто это звучит. Вот почему Докер — это сила!

Beanstalk

AWS Elastic Beanstalk (EB) это PaaS (Platform as a Service — платформа как сервис) от Amazon Web Services. Если вы использовали Heroku, Google App Engine и т.д., то все будет привычно. Как разработчик, вы сообщаете EB как запускать ваше приложение, а EB занимается всем остальным, в том числе масштабированием, мониторингом и даже апдейтами. В апреле 2014 в EB добавили возможность запускать Докер-контейнеры, и мы будем использовать именно эту возможность для деплоя. У EB очень понятный интерфейс командной строки, но он требует небольшой конфигурации, поэтому для простоты давайте используем веб-интерфейс для запуска нашего приложения.

Чтобы продолжать, вам потребуется работающий аккаунт на AWS. Если у вас его нет, то создайте его. Для этого потребуется ввести данные кредитной карты. Но не волнуйтесь, эта услуга бесплатна, и все, что будет происходить в рамках этого пособия тоже бесплатно.

Давайте начнем:

• Войдите в свою консоль AWS.
• Нажмите на Elastic Beanstalk. Ссылка находится в секции compute, в левом верхнем углу. Или просто перейдите сюда.

• Нажмите на «Create New Application» в верхнем правом углу.
• Дайте своему приложению запоминающееся (но уникальное) имя и, если хотите, добавьте описание.
• на экране New Environment выберите Web Server Environment.
• Следующий экран показан ниже. Выберите Docker из готовых вариантов конфигурации. Можно оставить Environment type как есть. Нажмите Next.

• Тут мы будем сообщать системе EB о нашем образе. Откройте файл Dockerrun.aws.json в директории flask-app и измените Name образа, чтобы оно соответствовало названию вашего образа. Не волнуйтесь, я опишу содержание файла попозже. Потом выберите вариант «upload your own» и выберите файл.
• Далее, выберите название окружения и URL. Этот URL как раз можно будет давать друзьям, так что постарайтесь придумать что-нибудь попроще.
• Пока не будем вносить никаких правок в секцию Additional Resources. Нажмите Next и переходите к Configuration Details.
• В этой секции вам нужно выбрать тип инстанса t1.micro. Это очень важно, потому что это бесплатный тип от AWS. Если хотите, можно выбрать пару ключей для входа. Если вы не знаете, что это значит, то не волнуйтесь и просто пропустите эту часть. Все остальное можно оставить по умолчанию и продолжать.
• Также не нужно указывать никакие Environment Tags and Permissions, так что просто жмите Next два раза подряд. В конце будет экран Review. Если все выглядит нормально, то нажимайте кнопку Launch.
• На последнем экране будет несколько спиннеров. Это поднимается и настраивается ваше окружение. Обычно, нужно около пяти минут для первой настройки.

Пока ждем, давайте быстренько взглянем на файл Dockerrun.aws.json. Это файл для AWS, в котором находится информация о приложении конфигурации Докера. EB получает информацию из этого файла.

{
  "AWSEBDockerrunVersion": "1",
  "Image": {
    "Name": "prakhar1989/catnip",
    "Update": "true"
  },
  "Ports": [
    {
      "ContainerPort": "5000"
    }
  ],
  "Logging": "/var/log/nginx"
}

Файл довольно понятный, но всегда можно обратиться к официальной документации. Мы указываем название образа, и EB будет использовать его заодно с портом.

К этому моменту инстанс уже должен быть готов. Зайдите на страницу EB и увидите зеленый индикатор успешного запуска приложения.

Зайдите на указанный URL в браузере и увидите приложение во все красе. Пошлите адрес своим друзьям, чтобы все могли насладиться гифками с кошками.

Поздравляю! Вы задеплоили свое первое Докер-приложение! Может показаться, что было очень много шагов, но с командной утилитой EB можно имитировать функциональность Хероку несколькими нажатиями клавиш. Надеюсь, вы согласитесь, что Докер сильно упрощает процесс и минимизирует болезненные моменты деплоя в облако. Я советую вам почитать документацию AWS про single-container Docker environment чтобы понимать, какие существуют возможности в EB.

В следующей, последней части пособия, мы пойдем немного дальше и задеплоим приложение, приближенное к реальному миру. В нем будет постоянное бэкэнд-хранилище. Поехали!

3.0 Многоконтейнерные окружения

В прошлом разделе мы увидели, как легко и просто запускать приложения с помощью Докера. Мы начали с простого статического сайта, а потом запустили Flask-приложение. Оба варианта можно было запускать локально или в облаке, несколькими командами. Общая черта этих приложений: каждое из них работало в одном контейнере.

Если у вас есть опыт управления сервисами в продакшене, то вы знаете, что современные приложения обычно не такие простые. Почти всегда есть база данных (или другой тип постоянного хранилища). Системы вроде Redis и Memcached стали практически обязательной частью архитектуры веб-приложений. Поэтому, в этом разделе мы научимся «докеризировать» приложения, которым требуется несколько запущенных сервисов.

В частности, мы увидим, как запускать и управлять многоконтейнерными Докер-окружениями. Почему нужно несколько контейнеров, спросите вы? Ну, одна из главных идей Докера в том, что он предоставляет изоляцию. Идея совмещения процесса и его зависимостей в одной песочнице (называемой контейнером) и делает Докер мощным инструментом.

Аналогично тому, как приложение разбивают на части, стоит содержать отдельные сервисы в отдельных контейнерах. Разным частям скорее всего требуются разные ресурсы, и требования могут расти с разной скоростью. Если мы разделим эти части и поместим в разные контейнеры, то каждую часть приложения можно строить, используя наиболее подходящий тип ресурсов. Это также хорошо совмещается с идеей микро сервисов. Это одна из причин, по которой Докер (и любая другая технология контейнеризации) находится на передовой современных микро сервисных архитектур.

3.1 SF Food Trucks

Приложение, которое мы переведем в Докер, называется SF Food Trucks (к сожалению, сейчас приложение уже не работает публично — прим. пер.). Моя цель была сделать что-то полезное (и похожее на настоящее приложение из реального мира), что-то, что использует как минимум один сервис, но не слишком сложное для этого пособия. Вот что я придумал.

Бэкэнд приложения написано на Питоне (Flask), а для поиска используется Elasticsearch. Как и все остальное в этом пособии, код находится на Github. Мы используем это приложение, чтобы научиться запускать и деплоить много-контейнерное окружение.

Теперь, когда вы завелись (надеюсь), давайте подумаем, как будет выглядеть этот процесс. В нашем приложении есть бэкэнд на Flask и сервис Elasticsearch. Очевидно, что можно поделить приложение на два контейнера: один для Flask, другой для Elasticsearch (ES). Если приложение станет популярным, то можно будет добавлять новые контейнеры в нужном месте, смотря где будет узкое место.

Отлично, значит нужно два контейнера. Это не сложно, правда? Мы уже создавали Flask-контейнер в прошлом разделе. А для Elasticsearch… давайте посмотрим, есть ли что-нибудь в хабе:

$ docker search elasticsearch
NAME                              DESCRIPTION                                     STARS     OFFICIAL   AUTOMATED
elasticsearch                     Elasticsearch is a powerful open source se...   697       [OK]
itzg/elasticsearch                Provides an easily configurable Elasticsea...   17                   [OK]
tutum/elasticsearch               Elasticsearch image - listens in port 9200.     15                   [OK]
barnybug/elasticsearch            Latest Elasticsearch 1.7.2 and previous re...   15                   [OK]
digitalwonderland/elasticsearch   Latest Elasticsearch with Marvel & Kibana       12                   [OK]
monsantoco/elasticsearch          ElasticSearch Docker image                      9                    [OK]

Не удивительно, но существуют официальный образ для Elasticsearch. Чтобы запустить ES, нужно всего лишь выполнить docker run, и вскоре у нас будет локальный, работающий контейнер с одним узлом ES.

$ docker run -dp 9200:9200 elasticsearch
d582e031a005f41eea704cdc6b21e62e7a8a42021297ce7ce123b945ae3d3763

$ curl 0.0.0.0:9200
{
  "name" : "Ultra-Marine",
  "cluster_name" : "elasticsearch",
  "version" : {
    "number" : "2.1.1",
    "build_hash" : "40e2c53a6b6c2972b3d13846e450e66f4375bd71",
    "build_timestamp" : "2015-12-15T13:05:55Z",
    "build_snapshot" : false,
    "lucene_version" : "5.3.1"
  },
  "tagline" : "You Know, for Search"
}

Заодно давайте запустим контейнер с Flask. Но вначале нужен Dockerfile. В прошлой секции мы использовали образ python:3-onbuild в качестве базового. Однако, в этом раз, кроме установки зависимостей через pip, нам нужно, чтобы приложение генерировало минимизированный Javascript-файл для продакшена. Для этого понадобится Nodejs. Так что нужен свой билд с нуля, поэтому начнем с базового образа ubuntu.

Замечание: если оказывается, что существующий образ не подходит для вашей задачи, то спокойно создавайте свой образ на основе другого базового образа. В большинстве случаем, для образов на Docker Hub можно найти соответствующий Dockerfile на Github. Почитайте существующий Докерфайлы — это один из лучших способов научиться делать свои образы.

Наш Dockerfile для Flask-приложения выглядит следующим образом:

# start from base
FROM ubuntu:14.04
MAINTAINER Prakhar Srivastav <prakhar@prakhar.me>

# install system-wide deps for python and node
RUN apt-get -yqq update
RUN apt-get -yqq install python-pip python-dev
RUN apt-get -yqq install nodejs npm
RUN ln -s /usr/bin/nodejs /usr/bin/node

# copy our application code
ADD flask-app /opt/flask-app
WORKDIR /opt/flask-app

# fetch app specific deps
RUN npm install
RUN npm run build
RUN pip install -r requirements.txt

# expose port
EXPOSE 5000

# start app
CMD [ "python", "./app.py" ]

Тут много всего нового. Вначале указан базовый образ Ubuntu LTS, потом используется пакетный менеджер apt-get для установки зависимостей, в частности — Python и Node. Флаг yqq нужен для игнорирования вывода и автоматического выбора «Yes» во всех местах. Также создается символическая ссылка для бинарного файла node. Это нужно для решения проблем обратной совместимости.

Потом мы используем команду ADD для копирования приложения в нужную директорию в контейнере — /opt/flask-app. Здесь будет находиться весь наш код. Мы также устанавливаем эту директорию в качестве рабочей, так что следующие команды будут выполняться в контексте этой локации. Теперь, когда наши системные зависимости установлены, пора установить зависимости уровня приложения. Начнем с Node, установки пакетов из npm и запуска команды сборки, как указано в нашем файле package.json. В конце устанавливаем пакеты Python, открываем порт и определяем запуск приложения с помощь CMD, как в предыдущем разделе.

Наконец, можно собрать образ и запустить контейнер (замените prakhar1989 на свой username ниже).

$ docker build -t prakhar1989/foodtrucks-web .

При первом запуске нужно будет больше времени, так как клиент Докера будет скачивать образ ubuntu, запускать все команды и готовить образ. Повторный запуск docker build после последующих изменений будет практически моментальным. Давайте попробуем запустить приложение

$ docker run -P prakhar1989/foodtrucks-web
Unable to connect to ES. Retying in 5 secs...
Unable to connect to ES. Retying in 5 secs...
Unable to connect to ES. Retying in 5 secs...
Out of retries. Bailing out...

Упс! Наше приложение не смогло запуститься, потому что оно не может подключиться к Elasticsearch. Как сообщить одному контейнеру о другом и как заставить их взаимодействовать друг с другом? Ответ — в следующей секции.

3.2 Сети Docker

Перед тем, как обсудить возможности Докера для решения описанной задачи, давайте посмотрим на возможные варианты обхода проблемы. Думаю, это поможет нам оценить удобство той функциональности, которую мы вскоре изучим.

Ладно, давайте запустим docker ps, что тут у нас:

$ docker ps
CONTAINER ID        IMAGE               COMMAND                  CREATED             STATUS              PORTS                              NAMES
e931ab24dedc        elasticsearch       "/docker-entrypoint.s"   2 seconds ago       Up 2 seconds        0.0.0.0:9200->9200/tcp, 9300/tcp   cocky_spence

Итак, у нас есть контейнер ES по адресу и порту 0.0.0.0:9200, и мы можем напрямую обращаться к нему. Если можно было бы сообщить нашему приложению подключаться к этому адресу, то оно сможет общаться с ES, верно? Давайте взглянем на код на Питоне, туда, где описано подключение.

es = Elasticsearch(host='es')

Нужно сообщить Flask-контейнеру, что контейнер ES запущен на хосте 0.0.0.0 (порт по умолчанию 9200), и все заработает, да? К сожалению, нет, потому что IP 0.0.0.0 это адрес для доступа к контейнеру с  хост-машины, то есть с моего Мака. Другой контейнер не сможет обратиться по этому адресу. Ладно, если не этот адрес, то какой другой адрес нужно использовать для работы с контейнером ES? Рад, что вы спросили.

Это хороший момент, чтобы изучить работу сети в Докере. После установки, Докер автоматически создает три сети:

$ docker network ls
NETWORK ID          NAME                DRIVER
075b9f628ccc        none                null
be0f7178486c        host                host
8022115322ec        bridge              bridge

Сеть bridge — это сеть, в которой контейнеры запущены по умолчанию. Это значит, что когда я запускаю контейнер ES, он работает в этой сети bridge. Чтобы удостовериться, давайте проверим:

$ docker network inspect bridge
[
    {
        "Name": "bridge",
        "Id": "8022115322ec80613421b0282e7ee158ec41e16f565a3e86fa53496105deb2d7",
        "Scope": "local",
        "Driver": "bridge",
        "IPAM": {
            "Driver": "default",
            "Config": [
                {
                    "Subnet": "172.17.0.0/16"
                }
            ]
        },
        "Containers": {
            "e931ab24dedc1640cddf6286d08f115a83897c88223058305460d7bd793c1947": {
                "EndpointID": "66965e83bf7171daeb8652b39590b1f8c23d066ded16522daeb0128c9c25c189",
                "MacAddress": "02:42:ac:11:00:02",
                "IPv4Address": "172.17.0.2/16",
                "IPv6Address": ""
            }
        },
        "Options": {
            "com.docker.network.bridge.default_bridge": "true",
            "com.docker.network.bridge.enable_icc": "true",
            "com.docker.network.bridge.enable_ip_masquerade": "true",
            "com.docker.network.bridge.host_binding_ipv4": "0.0.0.0",
            "com.docker.network.bridge.name": "docker0",
            "com.docker.network.driver.mtu": "1500"
        }
    }
]

Видно, что контейнер e931ab24dedc находится в секции Containers. Также виден IP-адрес, выданный этому контейнеру — 172.17.0.2. Именно этот адрес мы и искали? Давайте проверим: запустим Flask-приложение и попробуем обратиться к нему по IP:

$ docker run -it --rm prakhar1989/foodtrucks-web bash
root@35180ccc206a:/opt/flask-app# curl 172.17.0.2:9200
bash: curl: command not found
root@35180ccc206a:/opt/flask-app# apt-get -yqq install curl
root@35180ccc206a:/opt/flask-app# curl 172.17.0.2:9200
{
  "name" : "Jane Foster",
  "cluster_name" : "elasticsearch",
  "version" : {
    "number" : "2.1.1",
    "build_hash" : "40e2c53a6b6c2972b3d13846e450e66f4375bd71",
    "build_timestamp" : "2015-12-15T13:05:55Z",
    "build_snapshot" : false,
    "lucene_version" : "5.3.1"
  },
  "tagline" : "You Know, for Search"
}
root@35180ccc206a:/opt/flask-app# exit

Сейчас все должно быть понятно. Мы запустили контейнер в интерактивном режиме с процессом bash. Флаг --rm нужен для удобства, благодаря нему контейнер автоматически удаляется после выхода. Мы попробуем curl, но нужно сначала установить его. После этого можно удостовериться, что по адресу 172.17.0.2:9200 на самом деле можно обращаться к ES! Супер!

Не смотря на то, что мы нашли способ наладить связь между контейнерами, существует несколько проблем с этим подходом:

1. Придется добавлять записи в файл /etc/hosts внутри Flask-контейнера, чтобы приложение понимало, что имя хоста es означает 172.17.0.2. Если IP-адрес меняется, то придется вручную менять запись.
2. Так как сеть bridge используется всеми контейнерами по умолчанию, этот метод не безопасен.

Но есть хорошие новости: в Докере есть отличное решение этой проблемы. Докер позволяет создавать собственные изолированные сети. Это решение также помогает справиться с проблемой /etc/hosts, сейчас увидим как.

Во-первых, давайте создадим свою сеть:

$ docker network create foodtrucks
1a3386375797001999732cb4c4e97b88172d983b08cd0addfcb161eed0c18d89

$ docker network ls
NETWORK ID          NAME                DRIVER
1a3386375797        foodtrucks          bridge
8022115322ec        bridge              bridge
075b9f628ccc        none                null
be0f7178486c        host                host

Команда network create создает новую сеть bridge. Нам сейчас нужен именно такой тип. Существуют другие типы сетей, и вы можете почитать о них в официальной документации.

Теперь у нас есть сеть. Можно запустить наши контейнеры внутри сети с помощью флага --net. Давайте так и сделаем, но сначала остановим контейнер с ElasticSearch, который был запущен в сети bridge по умолчанию.

$ docker ps
CONTAINER ID        IMAGE               COMMAND                  CREATED             STATUS              PORTS                              NAMES
e931ab24dedc        elasticsearch       "/docker-entrypoint.s"   4 hours ago         Up 4 hours          0.0.0.0:9200->9200/tcp, 9300/tcp   cocky_spence

$ docker stop e931ab24dedc
e931ab24dedc

$ docker run -dp 9200:9200 --net foodtrucks --name es elasticsearch
2c0b96f9b8030f038e40abea44c2d17b0a8edda1354a08166c33e6d351d0c651

$ docker network inspect foodtrucks
[
    {
        "Name": "foodtrucks",
        "Id": "1a3386375797001999732cb4c4e97b88172d983b08cd0addfcb161eed0c18d89",
        "Scope": "local",
        "Driver": "bridge",
        "IPAM": {
            "Driver": "default",
            "Config": [
                {}
            ]
        },
        "Containers": {
            "2c0b96f9b8030f038e40abea44c2d17b0a8edda1354a08166c33e6d351d0c651": {
                "EndpointID": "15eabc7989ef78952fb577d0013243dae5199e8f5c55f1661606077d5b78e72a",
                "MacAddress": "02:42:ac:12:00:02",
                "IPv4Address": "172.18.0.2/16",
                "IPv6Address": ""
            }
        },
        "Options": {}
    }
]

Мы сделали то же, что и раньше, но на этот раз дали контейнеру название es. Перед тем, как запускать контейнер с приложением, давайте проверим что происходит, когда запуск происходит в сети.

$ docker run -it --rm --net foodtrucks prakhar1989/foodtrucks-web bash
root@53af252b771a:/opt/flask-app# cat /etc/hosts
172.18.0.3  53af252b771a
127.0.0.1   localhost
::1 localhost ip6-localhost ip6-loopback
fe00::0 ip6-localnet
ff00::0 ip6-mcastprefix
ff02::1 ip6-allnodes
ff02::2 ip6-allrouters
172.18.0.2  es
172.18.0.2  es.foodtrucks

root@53af252b771a:/opt/flask-app# curl es:9200
bash: curl: command not found
root@53af252b771a:/opt/flask-app# apt-get -yqq install curl
root@53af252b771a:/opt/flask-app# curl es:9200
{
  "name" : "Doctor Leery",
  "cluster_name" : "elasticsearch",
  "version" : {
    "number" : "2.1.1",
    "build_hash" : "40e2c53a6b6c2972b3d13846e450e66f4375bd71",
    "build_timestamp" : "2015-12-15T13:05:55Z",
    "build_snapshot" : false,
    "lucene_version" : "5.3.1"
  },
  "tagline" : "You Know, for Search"
}
root@53af252b771a:/opt/flask-app# ls
app.py  node_modules  package.json  requirements.txt  static  templates  webpack.config.js
root@53af252b771a:/opt/flask-app# python app.py
Index not found...
Loading data in elasticsearch ...
Total trucks loaded:  733
 * Running on http://0.0.0.0:5000/ (Press CTRL+C to quit)
root@53af252b771a:/opt/flask-app# exit

Ура! Работает! Магическим образом Докер внес нужные правки в файл /etc/hosts, и поэтому es:9200 можно использовать в приложении — этот адрес корректно направляет запросы в контейнер ES. Отлично! Давайте теперь запустим Flask-контейнер по-настоящему:

$ docker run -d --net foodtrucks -p 5000:5000 --name foodtrucks-web prakhar1989/foodtrucks-web
2a1b77e066e646686f669bab4759ec1611db359362a031667cacbe45c3ddb413

$ docker ps
CONTAINER ID        IMAGE                        COMMAND                  CREATED             STATUS              PORTS                              NAMES
2a1b77e066e6        prakhar1989/foodtrucks-web   "python ./app.py"        2 seconds ago       Up 1 seconds        0.0.0.0:5000->5000/tcp             foodtrucks-web
2c0b96f9b803        elasticsearch                "/docker-entrypoint.s"   21 minutes ago      Up 21 minutes       0.0.0.0:9200->9200/tcp, 9300/tcp   es

$ curl -I 0.0.0.0:5000
HTTP/1.0 200 OK
Content-Type: text/html; charset=utf-8
Content-Length: 3697
Server: Werkzeug/0.11.2 Python/2.7.6
Date: Sun, 10 Jan 2016 23:58:53 GMT

Зайдите на http://0.0.0.0:5000, и увидите приложение в работе. Опять же, может показаться, что было много работы, но на самом деле мы ввели всего 4 команды чтобы с нуля дойти до работающего приложения. Я собрал эти команды в bash-скрипт.

#!/bin/bash

# build the flask container
docker build -t prakhar1989/foodtrucks-web .

# create the network
docker network create foodtrucks

# start the ES container
docker run -d --net foodtrucks -p 9200:9200 -p 9300:9300 --name es elasticsearch

# start the flask app container
docker run -d --net foodtrucks -p 5000:5000 --name foodtrucks-web prakhar1989/foodtrucks-web

Теперь представьте, что хотите поделиться приложением с другом. Или хотите запустить на сервере, где установлен Докер. Можно запустить всю систему с помощью одной команды!

$ git clone https://github.com/prakhar1989/FoodTrucks
$ cd FoodTrucks
$ ./setup-docker.sh

Вот и все! По-моему, это невероятно крутой и мощный способ распространять и запускать приложения!

Docker Links

Перед тем, как завершить этот раздел, стоит отметить, что docker network это относительно новая фича, она входит в релиз Docker 1.9 .

До того, как появился network, ссылки были допустимым способом настройки взаимодействия между контейнерами. В соответствии с официальной документацией, linking вскоре будет переведены в статус deprecated. Если вам попадется туториал или статья, где используется link для соединения контейнеров, то просто не забывайте использовать вместо этого network (на момент публикации перевода links является legacy, — прим. пер.)

3.3 Docker Compose

До этого момента мы изучали клиент Докера. Но в экосистеме Докера есть несколько других инструментов с открытым исходным кодом, которые хорошо взаимодействуют с Докером. Некоторые из них это:

1. Docker Machine позволяет создавать Докер-хосты на своем компьютере, облачном провайдере или внутри дата-центра.
2. Docker Compose — инструмент для определения и запуска много-контейнерных приложений.
3. Docker Swarm — нативное решение для кластеризации.

В этом разделе мы поговорим об одном из этих инструментов — Docker Compose, и узнаем, как он может упростить работу с несколькими контейнерами.

У Docker Compose довольно интересная предыстория. Примерно два года назад компания OrchardUp запустила инструмент под названием Fig. Идея была в том, чтобы создавать изолированные рабочие окружения с помощью Докера. Проект очень хорошо восприняли на Hacker News — я смутно помню, что читал о нем, но не особо понял его смысла.

Первый комментарий на самом деле неплохо объясняет, зачем нужен Fig и что он делает:

На самом деле, смысл Докера в следующем: запускать процессы. Сегодня у Докера есть неплохое API для запуска процессов: расшаренные между контейнерами (иными словами, запущенными образами) разделы или директории (shared volumes), перенаправление портов с хост-машины в контейнер, вывод логов, и так далее. Но больше ничего: Докер сейчас работает только на уровне процессов.
Не смотря на то, что в нем содержатся некоторые возможности оркестрации нескольких контейнеров для создания единого «приложения», в Докере нет ничего, что помогало бы с управлением такими группами контейнеров как одной сущностью. И вот зачем нужен инструмент вроде Fig: чтобы обращаться с группой контейнеров как с единой сущностью. Чтобы думать о «запуске приложений» (иными словами, «запуске оркестрированного кластера контейнеров») вместо «запуска контейнеров».

Оказалось, что многие пользователи Докера согласны с такими мыслями. Постепенно, Fig набрал популярность, Docker Inc. заметили, купили компанию и назвали проект Docker Compose.

Итак, зачем используется Compose? Это инструмент для простого определения и запуска многоконтейнерных Докер-приложений. В нем есть файл docker-compose.yml, и с его помощью можно одной командой поднять приложение с набором сервисов.

Давайте посмотрим, сможем ли мы создать файл docker-compose.yml для нашего приложения SF-Foodtrucks и проверим, способен ли он на то, что обещает.

Но вначале нужно установить Docker Compose. Есть у вас Windows или Mac, то Docker Compose уже установлен — он идет в комплекте с Docker Toolbox. На Linux можно установить Docker Compose следуя простым инструкциям на сайте документации. Compose написан на Python, поэтому можно сделать просто pip install docker-compose. Проверить работоспособность так:

$ docker-compose version
docker-compose version 1.7.1, build 0a9ab35
docker-py version: 1.8.1
CPython version: 2.7.9
OpenSSL version: OpenSSL 1.0.1j 15 Oct 2014

Теперь можно перейти к следующему шагу, то есть созданию файла docker-compose.yml. Синтаксис yml-файлов очень простой, и в репозитории уже есть пример, который мы будем использовать

version: "2"
services:
  es:
    image: elasticsearch
  web:
    image: prakhar1989/foodtrucks-web
    command: python app.py
    ports:
      - "5000:5000"
    volumes:
      - .:/code

      

Давайте я разберу это подробнее. На родительском уровне мы задали название неймспейса для наших сервисов: es и web. К каждому сервису можно добавить дополнительные параметры, среди которых image — обязательный. Для es мы указываем доступный на Docker Hub образ elasticsearch. Для Flask-приложения — тот образ, который мы создали самостоятельно в начале этого раздела.

С помощью других параметров вроде command и ports можно предоставить информацию о контейнере. volumes отвечает за локацию монтирования, где будет находиться код в контейнере web. Это опциональный параметр, он полезен, если нужно обращаться к логам и так далее. Подробнее о параметрах и возможных значениях можно прочитать в документации.

Замечание: Нужно находиться в директории с файлом docker-compose.yml чтобы запускать большую часть команд Compose.

Отлично! Файл готов, давайте посмотрим на docker-compose в действии. Но вначале нужно удостовериться, что порты свободны. Так что если у вас запущены контейнеры Flask и ES, то пора их остановить:

$ docker stop $(docker ps -q)
39a2f5df14ef
2a1b77e066e6

Теперь можно запускать docker-compose. Перейдите в директорию с приложением Foodtrucks и выполните команду docker-compose up.

$ docker-compose up
Creating network "foodtrucks_default" with the default driver
Creating foodtrucks_es_1
Creating foodtrucks_web_1
Attaching to foodtrucks_es_1, foodtrucks_web_1
es_1  | [2016-01-11 03:43:50,300][INFO ][node                     ] [Comet] version[2.1.1], pid[1], build[40e2c53/2015-12-15T13:05:55Z]
es_1  | [2016-01-11 03:43:50,307][INFO ][node                     ] [Comet] initializing ...
es_1  | [2016-01-11 03:43:50,366][INFO ][plugins                  ] [Comet] loaded [], sites []
es_1  | [2016-01-11 03:43:50,421][INFO ][env                      ] [Comet] using [1] data paths, mounts [[/usr/share/elasticsearch/data (/dev/sda1)]], net usable_space [16gb], net total_space [18.1gb], spins? [possibly], types [ext4]
es_1  | [2016-01-11 03:43:52,626][INFO ][node                     ] [Comet] initialized
es_1  | [2016-01-11 03:43:52,632][INFO ][node                     ] [Comet] starting ...
es_1  | [2016-01-11 03:43:52,703][WARN ][common.network           ] [Comet] publish address: {0.0.0.0} is a wildcard address, falling back to first non-loopback: {172.17.0.2}
es_1  | [2016-01-11 03:43:52,704][INFO ][transport                ] [Comet] publish_address {172.17.0.2:9300}, bound_addresses {[::]:9300}
es_1  | [2016-01-11 03:43:52,721][INFO ][discovery                ] [Comet] elasticsearch/cEk4s7pdQ-evRc9MqS2wqw
es_1  | [2016-01-11 03:43:55,785][INFO ][cluster.service          ] [Comet] new_master {Comet}{cEk4s7pdQ-evRc9MqS2wqw}{172.17.0.2}{172.17.0.2:9300}, reason: zen-disco-join(elected_as_master, [0] joins received)
es_1  | [2016-01-11 03:43:55,818][WARN ][common.network           ] [Comet] publish address: {0.0.0.0} is a wildcard address, falling back to first non-loopback: {172.17.0.2}
es_1  | [2016-01-11 03:43:55,819][INFO ][http                     ] [Comet] publish_address {172.17.0.2:9200}, bound_addresses {[::]:9200}
es_1  | [2016-01-11 03:43:55,819][INFO ][node                     ] [Comet] started
es_1  | [2016-01-11 03:43:55,826][INFO ][gateway                  ] [Comet] recovered [0] indices into cluster_state
es_1  | [2016-01-11 03:44:01,825][INFO ][cluster.metadata         ] [Comet] [sfdata] creating index, cause [auto(index api)], templates [], shards [5]/[1], mappings [truck]
es_1  | [2016-01-11 03:44:02,373][INFO ][cluster.metadata         ] [Comet] [sfdata] update_mapping [truck]
es_1  | [2016-01-11 03:44:02,510][INFO ][cluster.metadata         ] [Comet] [sfdata] update_mapping [truck]
es_1  | [2016-01-11 03:44:02,593][INFO ][cluster.metadata         ] [Comet] [sfdata] update_mapping [truck]
es_1  | [2016-01-11 03:44:02,708][INFO ][cluster.metadata         ] [Comet] [sfdata] update_mapping [truck]
es_1  | [2016-01-11 03:44:03,047][INFO ][cluster.metadata         ] [Comet] [sfdata] update_mapping [truck]
web_1 |  * Running on http://0.0.0.0:5000/ (Press CTRL+C to quit)

Перейдите по IP чтобы увидеть приложение. Круто, да? Всего лишь пара строк конфигурации и несколько Докер-контейнеров работают в унисон. Давайте остановим сервисы и перезапустим в detached mode:

web_1 |  * Running on http://0.0.0.0:5000/ (Press CTRL+C to quit)
Killing foodtrucks_web_1 ... done
Killing foodtrucks_es_1 ... done

$ docker-compose up -d
Starting foodtrucks_es_1
Starting foodtrucks_web_1

$ docker-compose ps
      Name                    Command               State           Ports
----------------------------------------------------------------------------------
foodtrucks_es_1    /docker-entrypoint.sh elas ...   Up      9200/tcp, 9300/tcp
foodtrucks_web_1   python app.py                    Up      0.0.0.0:5000->5000/tcp

Не удивительно, но оба контейнера успешно запущены. Откуда берутся имена? Их Compose придумал сам. Но что насчет сети? Его Compose тоже делаем сам? Хороший вопрос, давайте выясним.

Для начала, остановим запущенные сервисы. Их всегда можно вернуть одной командой:

$ docker-compose stop
Stopping foodtrucks_web_1 ... done
Stopping foodtrucks_es_1 ... done

Заодно, давайте удалим сеть foodtrucks, которую создали в прошлый раз. Эта сеть нам не потребуется, потому что Compose автоматически сделает все за нас.

$ docker network rm foodtrucks
$ docker network ls
NETWORK ID          NAME                DRIVER
4eec273c054e        bridge              bridge
9347ae8783bd        none                null
54df57d7f493        host                host

Класс! Теперь в этом чистом состоянии можно проверить, способен ли Compose на волшебство.

$ docker-compose up -d
Recreating foodtrucks_es_1
Recreating foodtrucks_web_1
$ docker ps
CONTAINER ID        IMAGE                        COMMAND                  CREATED             STATUS              PORTS                    NAMES
f50bb33a3242        prakhar1989/foodtrucks-web   "python app.py"          14 seconds ago      Up 13 seconds       0.0.0.0:5000->5000/tcp   foodtrucks_web_1
e299ceeb4caa        elasticsearch                "/docker-entrypoint.s"   14 seconds ago      Up 14 seconds       9200/tcp, 9300/tcp       foodtrucks_es_1

Пока все хорошо. Проверим, создались ли какие-нибудь сети:

$ docker network ls
NETWORK ID          NAME                 DRIVER
0c8b474a9241        bridge               bridge              
293a141faac3        foodtrucks_default   bridge              
b44db703cd69        host                 host                
0474c9517805        none                 null  

Видно, что Compose самостоятельно создал сеть foodtrucks_default и подсоединил оба сервиса в эту сеть, так, чтобы они могли общаться друг с другом. Каждый контейнер для сервиса подключен к сети, и оба контейнера доступны другим контейнерам в сети. Они доступны по hostname, который совпадает с названием контейнера. Давайте проверим, находится ли эта информация в /etc/hosts.

$ docker ps
CONTAINER ID        IMAGE                        COMMAND                  CREATED             STATUS              PORTS                    NAMES
bb72dcebd379        prakhar1989/foodtrucks-web   "python app.py"          20 hours ago        Up 19 hours         0.0.0.0:5000->5000/tcp   foodtrucks_web_1
3338fc79be4b        elasticsearch                "/docker-entrypoint.s"   20 hours ago        Up 19 hours         9200/tcp, 9300/tcp       foodtrucks_es_1

$ docker exec -it bb72dcebd379 bash
root@bb72dcebd379:/opt/flask-app# cat /etc/hosts
127.0.0.1   localhost
::1 localhost ip6-localhost ip6-loopback
fe00::0 ip6-localnet
ff00::0 ip6-mcastprefix
ff02::1 ip6-allnodes
ff02::2 ip6-allrouters
172.18.0.2  bb72dcebd379

Упс! Оказывается, файл понятия не имеет о es. Как же наше приложение работает? Давайте попингуем его по названию хоста:

root@bb72dcebd379:/opt/flask-app# ping es
PING es (172.18.0.3) 56(84) bytes of data.
64 bytes from foodtrucks_es_1.foodtrucks_default (172.18.0.3): icmp_seq=1 ttl=64 time=0.049 ms
64 bytes from foodtrucks_es_1.foodtrucks_default (172.18.0.3): icmp_seq=2 ttl=64 time=0.064 ms
^C
--- es ping statistics ---
2 packets transmitted, 2 received, 0% packet loss, time 999ms
rtt min/avg/max/mdev = 0.049/0.056/0.064/0.010 ms

Вуаля! Работает! Каким-то магическим образом контейнер смог сделать пинг хоста es. Оказывается, Docker 1.10 добавили новую сетевую систему, которая производит обнаружение сервисов через DNS-сервер. Если интересно, то почитайте подробнее о предложении и release notes.

На этом наш тур по Docker Compose завершен. С этим инструментом можно ставить сервисы на паузу, запускать отдельные команды в контейнере и даже масштабировать систему, то есть увеличивать количество контейнеров. Также советую изучать некоторые другие примеры использования Docker Compose.

Надеюсь, я продемонстрировал как на самом деле просто управлять многоконтейнерной средой с Compose. В последнем разделе мы задеплоим все на AWS!

3.4 AWS Elastic Container Service

В прошлом разделе мы использовали docker-compose чтобы запустить наше приложение локально одной командой: docker-compose up. Теперь, когда приложение работает, мы хотим показать его миру, заполучить юзеров, поднять кучу денег и купить большой дом в Майами. Последние три шага выходят за пределы этого пособия, так что займемся выяснением деталей о деплое многоконтейнерного приложения в облако AWS.

Если вы дочитали до этого места, то скорее всего убедились, что Docker — довольно крутая технология. И вы не одиноки. Облачные провайдеры заметили взрывной рост популярности Докера и стали добавлять поддержку в свои сервисы. Сегодня, Докер-приложения можно деплоить на AWS, Azure,Rackspace, DigitalOcean и много других. Мы уже умеем деплоить приложение с одним контейнером на Elastic Beanstalk, а в этом разделе мы изучим AWS Elastic Container Service (или ECS).

AWS ECS — это масштабируемый и гибкий сервис по управлению контейнерами, и он поддерживает Докер. С его помощью можно управлять кластером на EC2 через простой API. В Beanstalk были нормальные настройки по умолчанию, но ECS позволяет настроить каждый аспект окружения по вашим потребностям. По этой причине ECS — не самый простой инструмент в начале пути.

К счастью, у ECS есть удобный инструмент командной строки (CLI) с поддержкой Docker Compose и автоматической провизией на ECS! Так как у нас уже есть рабочий файл docker-compose.yml, настройка и запуск на AWS должна быть достаточно легкой. Начнем!

Вначале нужно установить CLI. На момент написания этого пособия CLI-утилита не доступна на Windows. Инструкции по установке CLI на Mac и Linux хорошо описаны на сайте с официальной документацией. Установите утилиту, а потом проверьте ее работоспособность так:

$ ecs-cli --version
ecs-cli version 0.1.0 (*cbdc2d5)

Первый шаг — задать пару ключей для авторизации на инстансах. Зайдите на страницу EC2 Console и создайте новый keypair. Скачайте файл и держите его в безопасном месте. Еще один момент — имя региона. Я назвал свой ключ ecs и указал регион us-east-1. Я продолжу повествование с этим допущением.

Теперь настройте CLI:

$ ecs-cli configure --region us-east-1 --cluster foodtrucks
INFO[0000] Saved ECS CLI configuration for cluster (foodtrucks)

Команда configure с именем региона, в котором хотим разместить наш кластер, и название кластера. Нужно указать тот же регион, что использовался прри создании ключей. Если у вас не настроен AWS CLI, то следуйте руководству, которое подробно описывает все шаги.

Следующий шаг позволяет утилите создавать шаблон CloudFormation.

$ ecs-cli up --keypair ecs --capability-iam --size 2 --instance-type t2.micro
INFO[0000] Created cluster                               cluster=foodtrucks
INFO[0001] Waiting for your cluster resources to be created
INFO[0001] Cloudformation stack status                   stackStatus=CREATE_IN_PROGRESS
INFO[0061] Cloudformation stack status                   stackStatus=CREATE_IN_PROGRESS
INFO[0122] Cloudformation stack status                   stackStatus=CREATE_IN_PROGRESS
INFO[0182] Cloudformation stack status                   stackStatus=CREATE_IN_PROGRESS
INFO[0242] Cloudformation stack status                   stackStatus=CREATE_IN_PROGRESS

Здесь мы указываем названия ключей, которые мы скачали (в моем случае ecs), количество инстансов (--size) и тип инстансов, на которых хотим запускать контейнеры. Флаг --capability-iam говорит утилите, что мы понимаем, что эта команда может создать ресурсы IAM.

В последнем шаге мы используем файл docker-compose.yml. Требуется небольшое изменение, так что вместо модификации файла, давайте сделаем копию и назовем ее aws-compose.yml. Содержание этого файла (после изменений):

es:
  image: elasticsearch
  cpu_shares: 100
  mem_limit: 262144000
web:
  image: prakhar1989/foodtrucks-web
  cpu_shares: 100
  mem_limit: 262144000
  ports:
    - "80:5000"
  links:
    - es

    

Единственные отличия от оригинального файла docker-compose.yml это параметры mem_limit и cpu_shares для каждого контейнера.

Также, мы убрали version и services, так как AWS еще не поддерживает версию 2 файлового формата Compose. Так как наше приложение будет работать на инстансах типа t2.micro, мы задали 250 мегабайт памяти. Теперь нам нужно опубликовать образ на Docker Hub. На момент написания этого пособия, ecs-cli не поддерживает команду build. Но Docker Compose поддерживает ее без проблем.

$ docker push prakhar1989/foodtrucks-web

Красота! Давайте запустим финальную команду, которая произведет деплой на ECS!

$ ecs-cli compose --file aws-compose.yml up
INFO[0000] Using ECS task definition                     TaskDefinition=ecscompose-foodtrucks:2
INFO[0000] Starting container...                         container=845e2368-170d-44a7-bf9f-84c7fcd9ae29/es
INFO[0000] Starting container...                         container=845e2368-170d-44a7-bf9f-84c7fcd9ae29/web
INFO[0000] Describe ECS container status                 container=845e2368-170d-44a7-bf9f-84c7fcd9ae29/web desiredStatus=RUNNING lastStatus=PENDING taskDefinition=ecscompose-foodtrucks:2
INFO[0000] Describe ECS container status                 container=845e2368-170d-44a7-bf9f-84c7fcd9ae29/es desiredStatus=RUNNING lastStatus=PENDING taskDefinition=ecscompose-foodtrucks:2
INFO[0036] Describe ECS container status                 container=845e2368-170d-44a7-bf9f-84c7fcd9ae29/es desiredStatus=RUNNING lastStatus=PENDING taskDefinition=ecscompose-foodtrucks:2
INFO[0048] Describe ECS container status                 container=845e2368-170d-44a7-bf9f-84c7fcd9ae29/web desiredStatus=RUNNING lastStatus=PENDING taskDefinition=ecscompose-foodtrucks:2
INFO[0048] Describe ECS container status                 container=845e2368-170d-44a7-bf9f-84c7fcd9ae29/es desiredStatus=RUNNING lastStatus=PENDING taskDefinition=ecscompose-foodtrucks:2
INFO[0060] Started container...                          container=845e2368-170d-44a7-bf9f-84c7fcd9ae29/web desiredStatus=RUNNING lastStatus=RUNNING taskDefinition=ecscompose-foodtrucks:2
INFO[0060] Started container...                          container=845e2368-170d-44a7-bf9f-84c7fcd9ae29/es desiredStatus=RUNNING lastStatus=RUNNING taskDefinition=ecscompose-foodtrucks:2

То, что вывод похож на вывод Docker Compose — не совпадение. Аргумент --file используется для переопределения файла по умолчанию (docker-compose.yml). Если все прошло хорошо, то вы увидите строку desiredStatus=RUNNING lastStatus=RUNNING в самом конце.

Круто! Теперь приложение запущено. Как к нему обратиться?

ecs-cli ps
Name                                      State    Ports                     TaskDefinition
845e2368-170d-44a7-bf9f-84c7fcd9ae29/web  RUNNING  54.86.14.14:80->5000/tcp  ecscompose-foodtrucks:2
845e2368-170d-44a7-bf9f-84c7fcd9ae29/es   RUNNING                            ecscompose-foodtrucks:2

Откройте http://54.86.14.14 в браузере, и увидите Food Trucks во всей своей желто-черной красе! Заодно, давайте взглянем на консоль AWS ECS.

Видно, что был создан ECS-кластер ‘foodtrucks’, и в нем выполняется одна задача с двумя инстансами. Советую поковыряться в этой консоли и изучить разные ее части и опции.

Вот и все. Всего несколько команд — и приложение работает на AWS!

4.0 Заключение

Мы подошли к концу. После длинного, изматывающего, но интересного пособия вы готовы захватить мир контейнеров! Если вы следовали пособию до самого конца, то можете заслуженно гордиться собой. Вы научились устанавливать Докер, запускать свои контейнеры, запускать статические и динамические веб-сайты и, самое главное, получили опыт деплоя приложений в облако.

Надеюсь, прохождение этого руководства помогло вам стать увереннее в своих способностях управляться с серверами. Когда у вас появится новая идея для сайта или приложения, можете быть уверены, что сможете показать его людям с минимальными усилиями.

4.1 Следующие шаги

Ваше путешествие в мир контейнеров только началось. Моей целью в этом руководстве было нагулять ваш аппетит и показать мощь Докера. В мире современных технологий иногда бывает сложно разобраться самостоятельно, и руководства вроде этого призваны помогать вам. Это такое пособие, которое мне хотелось бы иметь, когда я только знакомился с Докером сам. Надеюсь, ему удалось заинтересовать вас, так что теперь вы сможете следить за прогрессом в этом области не со стороны, а с позиции знающего человека.

Ниже — список дополнительных полезных ресурсов. Советую использовать Докер в вашем следующем проекте. И не забывайте — практика приводит к совершенству.

Дополнительные ресурсы

• Awesome Docker
• Hello Docker Workshop
• Building a microservice with Node.js and Docker
• Why Docker
• Docker Weekly and archives
• Codeship Blog

Удачи, юный падаван!

4.2 Фидбек автору

Теперь моя очередь задавать вопросы. Вам понравилось пособие? Оно показалось вам запутанным, или вам удалось научиться чему-то?

Напишите мне (автору оригинального пособия, — прим. пер.) напрямую на prakhar@prakhar.me или просто создайте issue. Я есть в Твиттере, так что если хотите, то можете писать туда.

(Автор оригинального пособия говорит по-английски, — прим. пер.).

Буду рад услышать ваши отзывы. Не стесняйтесь предлагать улучшения или указывать на мои ошибки. Я хочу, чтобы это пособие стало одним из лучших стартовых руководств в интернете. У меня не получится это без вашей помощи.

Docker — программа, позволяющая операционной системе запускать процессы в изолированном окружении на базе специально созданных образов. Несмотря на то, что технологии, лежащие в основе Докера появились до него, именно Докер произвел революцию в том, как сегодня создается инфраструктура проектов, собираются и запускаются сервисы.

(В статье намеренно опущены многие детали, чтобы не грузить информацией, которая не нужна для ознакомления).

• Установка
• Запуск
• Зачем все это?
• Приложение в контейнере
• Работа с образами
• Управление контейнерами
• Взаимодействие с другими частями системы
• Подготовка собственного образа
• Docker Compose
• В бою
• Докер под капотом
• Дополнительные ссылки

Установка

Чтобы начать пользоваться Докером, необходимо установить движок — Docker Engine. На странице https://docs.docker.com/engine/install/ доступны ссылки для скачивания под все популярные платформы. Выберите вашу и установите Докер.

В работе Докера есть одна деталь, которую важно знать при установке на Mac и Linux. По умолчанию Докер работает через unix сокет. В целях безопасности сокет закрыт для пользователей, не входящих в группу docker. И хотя установщик добавляет текущего пользователя в эту группу автоматически, Докер сразу не заработает. Дело в том, что если пользователь меняет группу сам себе, то ничего не изменится до тех пор, пока пользователь не перелогинится. Такова особенность работы ядра. Для проверки того, в какие группы входит ваш пользователь, можно набрать команду id.

Проверить успешность установки можно командой docker info:

$ docker info
Containers: 22
 Running: 2
 Paused: 0
 Stopped: 20
Images: 72
Server Version: 17.12.0-ce
Storage Driver: overlay2
 Backing Filesystem: extfs
 Supports d_type: true
 Native Overlay Diff: true
Logging Driver: json-file
Cgroup Driver: cgroupfs
...

Она выдаёт довольно много информации о конфигурации самого Докера и статистику работы.

Запуск

На этом этапе команды на выполнение даются «как есть» без объяснения деталей. Подробнее о том, как их формировать и
что в них входит разбирается позже.

Начнем с самого простого варианта:

$ docker run -it nginx bash
root@a6c26812d23b:/#

При первом вызове данная команда начнет скачивать образ (image) nginx, поэтому придется немного подождать. После того, как образ скачается, запустится bash, и вы окажетесь внутри контейнера (container).

Побродите по файловой системе, посмотрите директорию /etc/nginx. Как видите, её содержимое не совпадает с тем, что находится у вас на компьютере. Эта файловая система появилась из образа nginx. Всё, что вы сделаете здесь внутри, никак не затронет вашу основную файловую систему. Вернуться в родные скрепы можно командой exit.

Теперь посмотрим вариант вызова команды cat, выполненной уже в другом контейнере, но тоже запущенном из образа nginx:

$ docker run nginx cat /etc/nginx/nginx.conf

user  nginx;
worker_processes  1;

error_log  /var/log/nginx/error.log warn;
pid        /var/run/nginx.pid;
...
$

Команда выполняется практически мгновенно, так как образ уже загружен. В отличие от предыдущего старта, где запускается баш и начинается интерактивная сессия внутри контейнера, запуск команды cat /etc/nginx/nginx.conf для образа nginx выведет на экран содержимое указанного файла (взяв его из файловой системы запущенного контейнера) и вернет управление в то место, где вы были. Вы не окажетесь внутри контейнера.

Последний вариант запуска будет таким:

# Обратите внимание на то, что после имени образа не указана никакая команда.
# Такой подход работает в случае если команда на запуск прописана в самом образе
$ docker run -p 8080:80 nginx

Данная команда не возвращает управление, потому что стартует nginx. Откройте браузер и наберите localhost:8080. Вы увидите как загрузилась страница Welcome to nginx!. Если в этот момент снова посмотреть в консоль, где был запущен контейнер, то можно увидеть, что туда выводится лог запросов к localhost:8080. Остановить nginx можно командой Ctrl + C.

Несмотря на то, что все запуски выполнялись по-разному и приводили к разным результатам, общая схема их работы — одна. Докер при необходимости автоматически скачивает образ (первый аргумент после docker run) и на основе него стартует контейнер с указанной командой.

Образ — самостоятельная файловая система. Пока мы используем готовые образы, но потом научимся создавать их самостоятельно.

Контейнер — запущенный процесс операционной системы в изолированном окружении с подключенной файловой системой из образа.

Повторюсь, что контейнер — всего лишь обычный процесс вашей операционной системы. Разница лишь в том, что благодаря возможностям ядра (о них в конце) Докер стартует процесс в изолированном окружении. Контейнер видит свой собственный список процессов, свою собственную сеть, свою собственную файловую систему и так далее. Пока ему не укажут явно, он не может взаимодействовать с вашей основной операционной системой и всем, что в ней хранится или запущено.

Попробуйте выполнить команду docker run -it ubuntu bash и наберите ps auxf внутри запущенного контейнера. Вывод будет таким:

USER       PID %CPU %MEM    VSZ   RSS TTY      STAT START   TIME COMMAND
root         1  0.1  0.1  18240  3300 pts/0    Ss   15:39   0:00 /bin/bash
root        12  0.0  0.1  34424  2808 pts/0    R+   15:40   0:00 ps aux

Как видно, процесса всего два, и у Bash PID равен 1. Заодно можно посмотреть в директорию /home командой ls /home и убедиться, что она пустая. Также обратите внимание, что внутри контейнера по умолчанию используется пользователь root.

Зачем все это?

Докер — универсальный способ доставки приложений на машины (локальный компьютер или удаленные сервера) и их запуска в изолированном окружении.

Вспомните, когда вам приходилось собирать программы из исходников. Этот процесс включает в себя следующие шаги:

• Установить все необходимые зависимости под вашу операционную систему (их список еще надо найти).
• Скачать архив, распаковать.
• Запустить конфигурирование make configure.
• Запустить компиляцию make compile.
• Установить make install.

Как видите, процесс нетривиальный и далеко не всегда быстрый. Иногда даже невыполнимый из-за непонятных ошибок. И это не говоря про загрязнение операционной системы.

Докер позволяет упростить эту процедуру до запуска одной команды причем с почти 100% гарантией успеха. Посмотрите на вымышленный пример, в котором происходит установка программы Tunnel на локальный компьютер в директорию /usr/local/bin используя образ tunnel:

docker run -v /usr/local/bin:/out tunnel

Запуск этой команды приводит к тому, что в основной системе в директории /usr/local/bin оказывается исполняемый файл программы, находящейся внутри образа tunnel. Команда docker run запускает контейнер из образа tunnel, внутри происходит компиляция программы и, в конечном итоге, она оказывается в директории /usr/local/bin основной файловой системы. Теперь можно стартовать программу, просто набрав tunnel в терминале.

А что если программа, которую мы устанавливаем таким способом, имеет зависимости? Весь фокус в том, что образ, из которого был запущен контейнер, полностью укомплектован. Внутри него установлены все необходимые зависимости, и его запуск практически гарантирует 100% работоспособность независимо от состояния основной ОС.

Часто даже не обязательно копировать программу из контейнера на вашу основную систему. Достаточно запускать сам контейнер, когда в этом возникнет необходимость. Предположим, что мы решили разработать статический сайт на основе Jekyll. Jekyll — популярный генератор статических сайтов, написанный на Ruby. Например, гайд который вы читаете прямо сейчас, находится на статическом сайте, сгенерированном с его помощью. И при его генерации использовался Докер (об этом можно прочитать в гайде: как делать блог на Jekyll).

Старый способ использования Jekyll требовал установки на вашу основную систему как минимум Ruby и самого Jekyll в виде гема (gem — название пакетов в Ruby). Причем, как и всегда в подобных вещах, Jekyll работает только с определенными версиями Ruby, что вносит свои проблемы при настройке.

С Докером запуск Jekyll сводится к одной команде, выполняемой в директории с блогом (подробнее можно посмотреть в репозитории наших гайдов):

docker run --rm --volume="$PWD:/srv/jekyll" -it jekyll/jekyll jekyll server

Точно таким же образом сейчас запускается огромное количество различного софта. Чем дальше, тем больше подобный способ захватывает мир. На этом месте можно немного окунуться в происхождение названия Docker.

Как вы знаете, основной способ распространения товаров по миру — корабли. Раньше стоимость перевозки была довольно большая, по причине того, что каждый груз имел собственную форму и тип материала.

Загрузить на корабль мешок с рыбой или машину — разные задачи, требующие разных процессов и инструментов. Возникали проблемы со способами погрузки, требовались разнообразные краны и инструменты. А эффективно упаковать груз на самом корабле, с учетом его хрупкости — задача нетривиальная.

Но в какой-то момент все изменилось. Картинка стоит тысячи слов:

Контейнеры уравняли все виды грузов и стандартизировали инструменты погрузки и разгрузки во всем мире. Что в свою очередь привело к упрощению процессов, ускорению и, следовательно, уменьшению стоимости перевозок.

То же самое произошло и в разработке ПО. Docker стал универсальным средством доставки софта независимо от его структуры, зависимостей и способа установки. Всё, что нужно программам, распространяемым через Докер, находится внутри образа и не пересекается с основной системой и другими контейнерами. Важность этого факта невозможно переоценить. Теперь обновление версий программ никак не задействует ни саму систему, ни другие программы. Сломаться больше ничего не может. Всё, что нужно сделать, это скачать новый образ той программы, которую требуется обновить. Другими словами, Докер убрал проблему dependency hell и сделал инфраструктуру immutable (неизменяемой).

Больше всего Docker повлиял именно на серверную инфраструктуру. До эры Докера управление серверами было очень болезненным мероприятием даже несмотря на наличие программ по управлению конфигурацией (chef, puppet, ansible). Основная причина всех проблем — изменяемое состояние. Программы ставятся, обновляются, удаляются. Происходит это в разное время на разных серверах и немного по-разному. Например, обновить версию таких языков, как PHP, Ruby или Python могло стать целым приключением с потерей работоспособности. Проще поставить рядом новый сервер и переключиться на него. Идейно Докер позволяет сделать именно такое переключение. Забыть про старое и поставить новое, ведь каждый запущенный контейнер живет в своем окружении. Причем, откат в такой системе тривиален: всё что нужно — остановить новый контейнер и поднять старый, на базе предыдущего образа.

Приложение в контейнере

Теперь поговорим о том, как приложение отображается на контейнеры. Возможны два подхода:

1. Всё приложение — один контейнер, внутри которого поднимается дерево процессов: приложение, веб сервер, база данных и всё в этом духе.
2. Каждый запущенный контейнер — атомарный сервис. Другими словами каждый контейнер представляет из себя ровно одну программу, будь то веб-сервер или приложение.

На практике все преимущества Docker достигаются только со вторым подходом. Во-первых, сервисы, как правило, разнесены по разным машинам и нередко перемещаются по ним (например, в случае выхода из строя сервера), во-вторых, обновление одного сервиса не должно приводить к остановке остальных.

Первый подход крайне редко, но бывает нужен. Например, Хекслет работает в двух режимах. Сам сайт с его сервисами использует вторую модель, когда каждый сервис отдельно, но вот практика, выполняемая в браузере, стартует по принципу «один пользователь — один контейнер». Внутри контейнера может оказаться всё что угодно в зависимости от практики. Как минимум, там всегда стартует сама среда Хекслет IDE, а она в свою очередь порождает терминалы (процессы). В курсе по базам данных в этом же контейнере стартует и база данных, в курсе, связанном с вебом, стартует веб-сервер. Такой подход позволяет создать иллюзию работы на настоящей машине и резко снижает сложность в поддержке упражнений. Повторюсь, что такой вариант использования очень специфичен и вам вряд ли понадобится.

Другой важный аспект при работе с контейнерами касается состояния. Например, если база запускается в контейнере, то ее данные ни в коем случае не должны храниться там же, внутри контейнера. Контейнер как процесс операционной системы, может быть легко уничтожен, его наличие всегда временно. Docker содержит механизмы, для хранения и использования данных лежащих в основной файловой системе. О них будет позже.

Работа с образами

Docker — больше, чем просто программа. Это целая экосистема со множеством проектов и сервисов. Главный сервис, с которым вам придется иметь дело — Registry. Хранилище образов.

Концептуально оно работает так же, как и репозиторий пакетов любого пакетного менеджера. Посмотреть его содержимое можно на сайте https://hub.docker.com/, кликнув по ссылке Explore.

Когда мы выполняем команду run docker run <image name>, то Docker проверяет наличие указанного образа на локальной машине и скачивает его по необходимости. Список образов, уже скачанных на компьютер, можно посмотреть командой docker images:

$ docker images
REPOSITORY                           TAG                 IMAGE ID            CREATED             SIZE
workshopdevops_web                   latest              cfd7771b4b3a        2 days ago          817MB
hexletbasics_app                     latest              8e34a5f631ea        2 days ago          1.3GB
mokevnin/rails                       latest              96487c602a9b        2 days ago          743MB
ubuntu                               latest              2a4cca5ac898        3 days ago          111MB
Ruby                                 2.4                 713da53688a6        3 weeks ago         687MB
Ruby                                 2.5                 4c7885e3f2bb        3 weeks ago         881MB
nginx                                latest              3f8a4339aadd        3 weeks ago         108MB
elixir                               latest              93617745963c        4 weeks ago         889MB
postgres                             latest              ec61d13c8566        5 weeks ago         287MB

Разберемся с тем, как формируется имя образа, и что оно в себя включает.

Вторая колонка в выводе выше называется TAG. Когда мы выполняли команду docker run nginx, то на самом деле выполнялась команда docker run nginx:latest. То есть мы не просто скачиваем образ nginx, а скачиваем его конкретную версию. Latest — тег по умолчанию. Несложно догадаться, что он означает последнюю версию образа.

Важно понимать, что это всего лишь соглашение, а не правило. Конкретный образ вообще может не иметь тега latest, либо иметь, но он не будет содержать последние изменения, просто потому, что никто их не публикует. Впрочем, популярные образы следуют соглашению. Как понятно из контекста, теги в Докере изменяемы, другими словами, вам никто не гарантирует, что скачав образ с одним и тем же тегом на разных компьютерах в разное время вы получите одно и то же. Такой подход может показаться странным и ненадежным, ведь нет гарантий, но на практике есть определенные соглашения, которым следуют все популярные образы. Тег latest действительно всегда содержит последнюю версию и постоянно обновляется, но кроме этого тега активно используется семантическое версионирование. Рассмотрим https://hub.docker.com/_/nginx

1.13.8, mainline, 1, 1.13, latest
1.13.8-perl, mainline-perl, 1-perl, 1.13-perl, perl
1.13.8-alpine, mainline-alpine, 1-alpine, 1.13-alpine, alpine
1.13.8-alpine-perl, mainline-alpine-perl, 1-alpine-perl, 1.13-alpine-perl, alpine-perl
1.12.2, stable, 1.12
1.12.2-perl, stable-perl, 1.12-perl
1.12.2-alpine, stable-alpine, 1.12-alpine
1.12.2-alpine-perl, stable-alpine-perl, 1.12-alpine-perl

Теги, в которых присутствует полная семантическая версия (x.x.x) всегда неизменяемы, даже если в них встречается что-то еще, например, 1.12.2-alphine. Такую версию смело нужно брать для продакшен-окружения. Теги, подобные такому 1.12, обновляются при изменении path версии. То есть внутри образа может оказаться и версия 1.12.2, и в будущем 1.12.8. Точно такая же схема и с версиями, в которых указана только мажорная версия, например, 1. Только в данном случае обновление идет не только по патчу, но и по минорной версии.

Как вы помните, команда docker run скачивает образ, если его нет локально, но эта проверка не связана с обновлением содержимого. Другими словами, если nginx:latest обновился, то docker run его не будет скачивать, он использует тот latest, который прямо сейчас уже загружен. Для гарантированного обновления образа существует другая команда: docker pull. Вот она всегда проверяет, обновился ли образ для определенного тега.

Кроме тегов имя образа может содержать префикс: например, etsy/chef. Этот префикс является именем аккаунта на сайте, через который создаются образы, попадающие в Registry. Большинство образов как раз такие, с префиксом. И есть небольшой набор, буквально сотня образов, которые не имеют префикса. Их особенность в том, что эти образы поддерживает сам Docker. Поэтому если вы видите, что в имени образа нет префикса, значит это официальный образ. Список таких образов можно увидеть здесь: https://github.com/docker-library/official-images/tree/master/library

Удаляются образы командой docker rmi <imagename>.

$ docker rmi Ruby:2.4
Untagged: Ruby:2.4
Untagged: Ruby@sha256:d973c59b89f3c5c9bb330e3350ef8c529753ba9004dcd1bfbcaa4e9c0acb0c82

Если в Докере присутствует хоть один контейнер из удаляемого образа, то Докер не даст его удалить по понятным причинам. Если вы всё же хотите удалить и образ, и все контейнеры, связанные с ним, используйте флаг -f.

Управление контейнерами

Картинка описывает жизненный цикл (конечный автомат) контейнера. Кружками на нём изображены состояния, жирным выделены консольные команды, а квадратиками показывается то, что в реальности выполняется.

Проследите путь команды docker run. Несмотря на то, что команда одна, с точки зрения работы Докера выполняется два действия: создание контейнера и запуск. Существуют и более сложные варианты исполнения, но в этом разделе мы рассмотрим только базовые команды.

Запустим nginx так, чтобы он работал в фоне. Для этого после слова run добавляется флаг -d:

$ docker run -d -p 8080:80 nginx
431a3b3fc24bf8440efe2bca5bbb837944d5ae5c3b23b9b33a5575cb3566444e

После выполнения команды Докер выводит идентификатор контейнера и возвращает управление. Убедитесь в том, что nginx работает, открыв в браузере ссылку localhost:8080. В отличие от предыдущего запуска, наш nginx работает в фоне, а значит не видно его вывода (логов). Посмотреть его можно командой docker logs, которой нужно передать идентификатор контейнера:

$ docker logs 431a3b3fc24bf8440efe2bca5bbb837944d5ae5c3b23b9b33a5575cb3566444e

172.17.0.1 - - [19/Jan/2018:07:38:55 +0000] "GET / HTTP/1.1" 200 612 "-" "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_13_2) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/63.0.3239.132 Safari/537.36" "-"

Вы также можете подсоединиться к выводу лога в стиле tail -f. Для этого запустите docker logs -f 431a3b3fc24bf8440efe2bca5bbb837944d5ae5c3b23b9b33a5575cb3566444e. Теперь лог будет обновляться каждый раз, когда вы обновляете страницу в браузере. Выйти из этого режима можно набрав Ctrl + C, при этом сам контейнер остановлен не будет.

Теперь выведем информацию о запущенных контейнерах командой docker ps:

CONTAINER ID        IMAGE                            COMMAND                  CREATED             STATUS              PORTS                                          NAMES
431a3b3fc24b        nginx                            "nginx -g 'daemon of…"   2 minutes ago       Up 2 minutes        80/tcp                                         wizardly_rosalind

Расшифровка столбиков:

• CONTAINER_ID — идентификатор контейнера. Так же, как и в git, используется сокращенная запись хеша.
• IMAGE — имя образа, из которого был поднят контейнер. Если не указан тег, то подразумевается latest.
• COMMAND — команда, которая выполнилась на самом деле при старте контейнера.
• CREATED — время создания контейнера
• STATUS — текущее состояние.
• PORTS — проброс портов.
• NAMES — алиас. Докер позволяет кроме идентификатора иметь имя. Так гораздо проще обращаться с контейнером. Если при создании контейнера имя не указано, то Докер самостоятельно его придумывает. В выводе выше как раз такое имя у nginx.

(Команда docker stats выводит информацию о том, сколько ресурсов потребляют запущенные контейнеры).

Теперь попробуем остановить контейнер. Выполним команду:

# Вместо CONTAINER_ID можно указывать имя
$ docker kill 431a3b3fc24b # docker kill wizardly_rosalind
431a3b3fc24b

Если попробовать набрать docker ps, то там этого контейнера больше нет. Он удален.

Команда docker ps выводит только запущенные контейнеры. Но кроме них могут быть и остановленные. Причем, остановка может происходить как и по успешному завершению, так и в случае ошибок. Попробуйте набрать docker run ubuntu ls, а затем docker run ubuntu bash -c "unknown". Эти команды не запускают долгоживущий процесс, они завершаются сразу после выполнения, причем вторая с ошибкой, так как такой команды не существует.

Теперь выведем все контейнеры командой docker ps -a. Первыми тремя строчками вывода окажутся:

CONTAINER ID        IMAGE                            COMMAND                  CREATED                  STATUS                       PORTS                                          NAMES
85fb81250406        ubuntu                           "bash -c unkown"         Less than a second ago   Exited (127) 3 seconds ago                                                  loving_bose
c379040bce42        ubuntu                           "ls"                     Less than a second ago   Exited (0) 9 seconds ago                                                    determined_tereshkova

Здесь как раз два последних наших запуска. Если посмотреть на колонку STATUS, то видно, что оба контейнера находятся в состоянии Exited. То есть запущенная команда внутри них выполнилась, и они остановились. Разница лишь в том, что один завершился успешно (0), а второй с ошибкой (127). После остановки контейнер можно даже перезапустить:

docker start determined_tereshkova # В вашем случае будет другое имя

Только в этот раз вы не увидите вывод. Чтобы его посмотреть, воспользуйтесь командой docker logs determined_tereshkova.

Взаимодействие с другими частями системы

Запускать изолированный контейнер, который живет весь внутри себя — малополезно. Как правило, контейнеру нужно взаимодействовать с внешним миром, принимать входящие запросы на определенный порт, выполнять запросы на другие сервисы, читать общие файлы и писать в них. Все эти возможности настраиваются при создании контейнера.

Interactive mode

Самый простой вариант использования Докера, как мы уже убедились — поднять контейнер и выполнить внутри него какую-либо команду:

$ docker run ubuntu ls /usr
bin
games
include
lib
local
sbin
share
src
$

После выполнения команды Docker возвращает управление, и мы снова находимся вне контейнера. Если попробовать точно так же запустить баш, то мы получим не то, что хотим:

$ docker run ubuntu bash
$

Дело в том, что bash запускает интерактивную сессию внутри контейнера. Для взаимодействия с ней нужно оставить открытым поток STDIN и запустить TTY (псевдо-терминал). Поэтому для запуска интерактивных сессий нужно не забыть добавить опции -i и -t. Как правило их добавляют сразу вместе как -it. Поэтому правильный способ запуска баша выглядит так: docker run -it ubuntu bash.

Ports

Если запустить nginx такой командой docker run nginx, то nginx не сможет принять ни один запрос, несмотря на то, что внутри контейнера он слушает 80 порт (напомню, что каждый контейнер по умолчанию живет в своей собственной сети). Но если запустить его так docker run -p 8080:80 nginx, то nginx начнет отвечать на порту 8080.

Флаг -p позволяет описывать как и какой порт выставить наружу. Формат записи 8080:80 расшифровывается так: пробросить порт 8080 снаружи контейнера в контейнер на порт 80. Причем, по умолчанию, порт 8080 слушается на 0.0.0.0, то есть на всех доступных интерфейсах. Поэтому запущенный таким образом контейнер доступен не только через localhost:8080, но и снаружи машины (если доступ не запрещен как-нибудь еще). Если нужно выполнить проброс только на loopback, то команда меняется на такую: docker run -p 127.0.0.1:8080:80 nginx.

Docker позволяет пробрасывать столько портов, сколько нужно. Например, в случае nginx часто требуется использовать и 80 порт, и 443 для HTTPS. Сделать это можно так: docker run -p 80:80 -p 443:443 nginx Про остальные способы пробрасывать порты можно прочитать в официальной документации.

Volumes

Другая частая задача связана с доступом к основной файловой системе. Например, при старте nginx-контейнера ему можно указать конфигурацию, лежащую на основной фс. Докер прокинет её во внутреннюю фс, и nginx сможет её читать и использовать.

Проброс осуществляется с помощью опции -v. Вот как можно запустить баш сессию из образа Ubuntu, подключив туда историю команд с основной файловой системы: docker run -it -v ~/.bash_history:/root/.bash_history ubuntu bash. Если в открытом баше понажимать стрелку вверх, то отобразится история. Пробрасывать можно как файлы, так и директории. Любые изменения производимые внутри volume меняются как внутри контейнера, так и снаружи, причем по умолчанию доступны любые операции. Как и в случае портов, количество пробрасываемых файлов и директорий может быть любым.

При работе с Volumes есть несколько важных правил, которые надо знать:

• Путь до файла во внешней системе должен быть абсолютным.
• Если внутренний путь (то, что идет после :) не существует, то Докер создаст все необходимые директории и файлы. Если существует, то заменит старое тем, что было проброшено.

Кроме пробрасывания части фс снаружи, Докер предоставляет еще несколько вариантов создания и использования Volumes. Подробнее — в официальной документации.

Переменные окружения

Конфигурирование приложения внутри контейнера, как правило, осуществляется с помощью переменных окружения в соответствии с 12factors. Существует два способа их установки:

• Флаг -e. Используется он так: docker run -it -e "HOME=/tmp" ubuntu bash
• Специальный файл, содержащий определения переменных окружения, который пробрасывается внутрь контейнера опцией --env-file.

Подготовка собственного образа

Создание и публикация собственного образа не сложнее его использования. Весь процесс делится на три шага:

• Создается файл Dockerfile в корне проекта. Внутри описывается процесс создания образа.
• Выполняется сборка образа командой docker build
• Выполняется публикация образа в Registry командой docker push

Рассмотрим процесс создания образа на примере упаковки линтера eslint (не забудьте повторить его самостоятельно). В результате сборки, мы получим образ, который можно использовать так:

$ docker run -it -v /path/to/js/files:/app my_account_name/eslint

/app/index.js
  3:6  error  Parsing error: Unexpected token

  1 | import path from 'path';
  2 |
> 3 | path(;)
    |      ^
  4 |

✖ 1 problem (1 error, 0 warnings)

То есть достаточно запустить контейнер из этого образа, подключив каталог с файлами js для проверки как Volume во внутреннюю директорию /app.

1. Конечная структура директории, на основе файлов которой соберется образ, выглядит так:

eslint-docker/
    Dockerfile
    eslintrc.yml

Файл eslintrc.yml содержит конфигурацию линтера. Он автоматически прочитывается, если лежит в домашней директории под именем .eslintrc.yml. То есть этот файл должен попасть под таким именем в директорию /root внутрь образа.

2. Создание Dockerfile

# Dockerfile
FROM node:9.3

WORKDIR /usr/src

RUN npm install -g eslint babel-eslint
RUN npm install -g eslint-config-airbnb-base eslint-plugin-import

COPY eslintrc.yml /root/.eslintrc.yml

CMD ["eslint", "/app"]

Dockerfile имеет довольно простой формат. На каждой строчке указывается инструкция (директива) и её описание.

FROM

Инструкция FROM нужна для указания образа, от которого происходит наследование. Здесь необходимо оговориться, что образы строятся на базе друг друга и все вместе образуют большое дерево.

В корне этого дерева находится образ busybox. В прикладных задачах напрямую его не используют, так как Докером предоставляются подготовленные образы под каждую экосистему и стек.

RUN

Основная инструкция в Dockerfile. Фактически здесь указывается sh команда, которая будет выполнена в рамках окружения, указанного во FROM при сборке образа. Так как по умолчанию всё выполняется от пользователя root, то использовать sudo не нужно (и скорее всего его нет в базовом образе). К тому же учтите, что сборка образа — процесс не интерактивный. В тех ситуациях, когда вы используете команду, которая может запросить что-то от пользователя, необходимо подавлять этот вывод. Например, в случае пакетных менеджеров делают так: apt-get install -y curl. Флаг -y как раз говорит о том что нужно производиться установку без дополнительных вопросов.

Технически образ Докера — это не один файл, а набор так называемых слоев. Каждый вызов RUN формирует новый слой, который можно представить как набор файлов, созданных и измененных (в том числе удаленных) командой, указанной в RUN. Такой подход позволяет значительно улучшить производительность системы, задействовав кеширование слоев, которые не поменялись. С другой стороны, Докер переиспользует слои в разных образах если они идентичны, что сокращает и скорость загрузки и занимаемое пространство на диске. Тема кеширования слоев довольно важная при активном использовании Докера. Для её эффективной работы нужно понимать как она устроена и как правильно описывать инструкции RUN для максимальной утилизации.

COPY

В соответствии со своим названием команда COPY берет файл или директорию из основной файловой системы и копирует её внутрь образа. У команды есть ограничение. То, что копируется, должно лежать в той же директории, где и Dockerfile. Именно эту команду используют при разработке когда необходимо упаковать приложение внутрь образа.

WORKDIR

Инструкция, устанавливающая рабочую директорию. Все последующие инструкции будут считать, что они выполняются именно внутри неё. По инструкция WORKDIR действует, как команда cd. Кроме того, когда мы запускаем контейнер, то он также стартует из рабочей директории. Например, запустив bash, вы окажетесь внутри неё.

CMD

Та самая инструкция, определяющая действие по умолчанию при использовании docker run. Она используется только в том случае, если контейнер был запущен без указания команды, иначе она игнорируется.

3. Сборка

Для сборки образа используется команда docker build. С помощью флага -t передается имя образа, включая имя аккаунта и тег. Как обычно, если не указывать тег, то подставляется latest.

$ docker build -t my_account_name/eslint .

После выполнения данной команды вы можете увидеть текущий образ в списке docker images. Вы даже можете начать его использовать без необходимости публикации в Registry. Напомню, что команда docker run не пытается искать обновленную версию образа, если локально есть образ с таким именем и тегом.

4. Публикация

$ docker push my_account_name/eslint

Для успешного выполнения публикации нужно соблюсти два условия:

• Зарегистрироваться на Docker Cloud и создать там репозиторий для образа.
• Залогиниться в cli интерфейсе используя команду docker login.

Docker Compose

Docker Compose — продукт, позволяющий разрабатывать проект локально, используя Докер. По решаемым задачам его можно сравнивать с Vagrant.

Docker Compose позволяет управлять набором контейнеров, каждый из которых представляет из себя один сервис проекта. Управление включает в себя сборку, запуск с учетом зависимостей и конфигурацию. Конфигурация Docker Compose описывается в файле docker-compose.yml, лежащем в корне проекта, и выглядит примерно так:

# https://github.com/hexlet-basics/hexlet_basics

version: '3.3'

services:
  db:
    image: postgres
  app:
    build:
      context: services/app
      dockerfile: Dockerfile
    command: mix phx.server
    ports:
      - "${PORT}:${PORT}"
    env_file: '.env'
    volumes:
      - "./services/app:/app:cached"
      - "~/.bash_history:/root/.bash_history:cached"
      - ".bashrc:/root/.bashrc:cached"
      - "/var/tmp:/var/tmp:cached"
      - "/tmp:/tmp:cached"
    depends_on:
      - db

В бою

При использовании Докера настройка машин проекта, как правило, сводится к установке Докера. Дальше нужно только деплоить. Простейший процесс выкладки выглядит так:

1. Скачать новый образ.
2. Остановить старый контейнер.
3. Поднять новый контейнер.

Причем, данный порядок действий не зависит от стека технологий. Выполнять деплой можно (как и настройку машин) с помощью Ansible.

Другой вариант, подходящий для нетривиальных проектов, основан на использовании специальных систем оркестрации типа Kubernetes. Данный вариант требует от вас довольно серьезной подготовки, включающий понимание принципов работы распределенных систем.

Докер под капотом

Изоляция, которую предоставляет Докер, достигается благодаря возможностям ядра Cgroups и Namespaces. Они позволяют запускать процесс операционной системы не только в изолированном окружении, но и с ограничением по использованию физических ресурсов, таких как память или процессор.

Дополнительные ссылки

• Вебинар: Введение в докер
• Docker: Основы

Docker является open source инструментом, который автоматизирует разворачивание приложения внутри программного контейнера. Мы перевели для вас руководство по работе с Docker для новичков.

Простейший способ понять идею Docker — это сравнить его с обычным контейнером для транспортировки. Когда-то давно компании, занимающиеся транспортировкой, столкнулись со следующими проблемами:

• Как перевозить разные (несовместимые) друг с другом типы грузов, например, еду и химикаты или стекло и кирпичи?
• Как работать с упаковками различных размеров, используя один и тот же транспорт?

С тех пор, как появились контейнеры, стало возможным помещать кирпичи поверх стекла, а химикаты — хранить рядом с едой. Груз различных размеров может быть помещен в стандартный контейнер, который загружен/разгружен одним и тем же транспортом.

Но вернемся к контейнерам в программной разработке.

Написанным кодом порою приходится делиться с другими людьми, например, разработчиками. Кроме того, в комплекте необходимо отправлять и все его зависимости вроде библиотек, веб-сервера, баз данных и так далее. Вы можете столкнуться с ситуацией, когда приложение работает на компьютере, но не может запуститься на тестовом сервере, компьютере разработчика или тестировщика.

В чем отличие от виртуализации?

Традиционно виртуальные машины используются, чтобы избежать неожиданного поведения. Главная проблема с ними заключается в том, что «дополнительная ОС» поверх основной ОС добавляет к проекту гигабайты места. Большую часть времени ваш сервер будет держать несколько виртуальных машин, что займет ещё больше пространства. Другой значительный недостаток — медленная загрузка.

Docker устраняет эти проблемы разделением ядра между всеми контейнерами, которые работают как отдельные процессы основной ОС.

Надо понимать, что Docker — не первая и не единственная платформа, основанная на контейнерах. Однако на данный момент он является самым большим и самым мощным инструментом на рынке.

Зачем нам нужен Docker?

Список преимуществ таков:

• Быстрый процесс разработки. Нет нужды в установке сторонних программ вроде PostgreSQL, Redis, Elasticsearch. Они могут быть запущены в контейнерах.
• Удобная инкапсуляция приложений. Вы можете предоставить свое приложение как единое целое.
• Одинаковое поведение на локальном компьютере и тестовом/производственном сервере.
• Простой и понятный мониторинг.
• Легко масштабируется. Если вы сделали свое приложение правильно, то оно будет готово к масштабированию не только в Docker.

Поддерживаемые платформы

Linux является нативной платформой Docker, так как последний основан на особенностях, предоставляемых ядром операционной системы. Несмотря на это, вы можете запустить его на macOS или Windows. Разница состоит лишь в том, что Docker на них инкапсулирован в маленькую виртуальную машину. В настоящий момент Docker для этих ОС достиг значительного уровня удобства использования и очень похож на нативное приложение.

Более того, есть много дополнительных приложений, таких как Kitematic или Docker Machine, которые помогут установить Docker и управлять им на отличных от Linux платформах.

Установка

Вы можете посмотреть инструкцию по установке на официальном сайте. Если вы запустили Docker на Linux, вам следует выполнить все последующие команды из-под root или добавить своего пользователя в группу docker и перелогиниться:

			sudo usermod -aG docker $(whoami)
		

Терминология

• Контейнер — текущий экземпляр, который инкапсулирует необходимое ПО. Контейнеры всегда создаются из образов. Могут открывать порты и тома для взаимодействия с другими контейнерами и/или внешним миром, а также легко удаляются и пересоздаются заново за короткий промежуток времени.
• Образ — основной элемент для каждого контейнера. После его создания каждый шаг кэшируется и может быть использован повторно (модель копирования при записи). В зависимости от образа может понадобиться некоторое время для его построения. Из них могут быть сразу запущены контейнеры.
• Порт — TCP/UDP-порт в своем обычном представлении. Порты могут быть открыты для внешнего мира (доступы через основную ОС) или подсоединены к другим контейнерам — доступны только из тех контейнеров и невидимы для внешнего мира.
• Том — может быть описан как общая папка. Тома инициализируются при создании контейнера. Они спроектированы для хранения данных независимо от жизненного цикла контейнера.
• Реестр — сервер, который хранит образы Docker. Функционирует по аналогии с Github — можно вытянуть образ, чтобы развернуть его локально, а затем закинуть обратно в реестр.
• Docker Hub — реестр с веб-интерфейсом, созданный Docker Inc. Он хранит большое количество Docker-образов с разным ПО. Docker Hub является источником «официальных» Docker-образов, созданных командой Docker. Официальные образы содержат списки своих потенциальных уязвимостей. Эта информация доступна для каждого авторизированного пользователя. Доступны два типа аккаунтов: бесплатные и платные. На бесплатном аккаунте может быть один приватный образ и бесконечное количество общедоступных образов.

Пример 1: Hello world

Настало время запустить ваш первый контейнер:

			docker run ubuntu /bin/echo 'Hello world'
		

Вывод консоли:

			Unable to find image 'ubuntu:latest' locally  
latest: Pulling from library/ubuntu  
d54efb8db41d: Pull complete  
f8b845f45a87: Pull complete  
e8db7bf7c39f: Pull complete  
9654c40e9079: Pull complete  
6d9ef359eaaa: Pull complete  
Digest: sha256:dd7808d8792c9841d0b460122f1acf0a2dd1f56404f8d1e56298048885e45535  
Status: Downloaded newer image for ubuntu:latest  
Hello world
		

• docker run — команда, запускающая контейнер.
• ubuntu — образ, который вы запускаете, например, образ ОС Ubuntu. Когда вы определяете его, Docker начинает поиск на Docker-хосте. Если образ не существует локально, тогда он будет вытянут из общественного реестра — Docker Hub.
• /bin/echo 'Hello world' — команда, которая будет запущена внутри нового контейнера. Данный контейнер просто выведет «Hello world» и остановит выполнение.

Давайте попробуем создать интерактивную оболочку внутри Docker-контейнера:

			docker run -i -t –rm ubuntu /bin/bash
		

• -t — флаг, добавляющий псевдотерминал внутри нового контейнера.
• -i — флаг, который позволяет установить интерактивное соединение, взяв стандартный ввод (STDIN) контейнера.
• --rm — флаг, автоматически удаляющий контейнер после завершения процесса. По умолчанию контейнеры не удаляются. Этот контейнер существует, пока установлена текущая сессия оболочки, и уничтожается, когда мы покидаем сессию (например, SSH-сессию с удаленным сервером).

Если вы хотите оставить контейнер работающим после завершения сессии, превратите его в демон-процесс:

			docker run –name daemon ubuntu /bin/sh -c "while true; do echo hello world; sleep 1; done"
		

• --name daemon — устанавливает имя демона для нового контейнера. Если вы не определите имя, то Docker сгенерирует и присвоит его автоматически.
• -d — флаг запускает контейнер в фоновом режиме (демонизирует его).

Давайте взглянем, какие контейнеры у нас есть на текущий момент:

Вывод консоли:

			CONTAINER ID  IMAGE   COMMAND                 CREATED             STATUS                         PORTS  NAMES  
1fc8cee64ec2  ubuntu  "/bin/sh -c 'while..."  32 seconds ago      Up 30 seconds                         daemon  
c006f1a02edf  ubuntu  "/bin/echo 'Hello ..."  About a minute ago  Exited (0) About a minute ago         gifted_nobel
		

• docker ps — команда для вывода списка контейнеров.
• -a — флаг, который показывает все контейнеры (без этого флага ps выведет только работающие контейнеры).

Команда ps показала, что у нас всего два контейнера:

• gifted_nobel (имя для этого контейнера сгенерировано автоматически, оно будет другим на вашем компьютере) — это первый контейнер, который мы создали, выводит один раз «Hello world».
• daemon — это третий контейнер, который мы создали, работает как фоновый процесс.

Замечание: здесь нет второго контейнера (с интерактивной оболочкой), потому что мы установили флаг --rm. Как следствие, этот контейнер автоматически удалился сразу после выполнения.

Давайте проверим логи и посмотрим, что фоновый контейнер делает прямо сейчас:

Вывод консоли:

			. . .
hello world
hello world
hello world
		

• docker logs — объединяет логи контейнера.
• -f — флаг для слежения за выводом логов (работает так же, как tail -f).

Теперь остановим фоновый контейнер:

Удостоверимся, что контейнер остановился:

Вывод консоли:

			CONTAINER ID  IMAGE   COMMAND                 CREATED        STATUS                      PORTS  NAMES  
1fc8cee64ec2  ubuntu  "/bin/sh -c 'while..."  5 minutes ago  Exited (137) 5 seconds ago         daemon  
c006f1a02edf  ubuntu  "/bin/echo 'Hello ..."  6 minutes ago  Exited (0) 6 minutes ago           gifted_nobel
		

Контейнер остановился. Мы можем запустить его заново:

Удостоверимся, что он работает:

Вывод консоли:

			ONTAINER ID  IMAGE   COMMAND                 CREATED        STATUS                    PORTS  NAMES  
1fc8cee64ec2  ubuntu  "/bin/sh -c 'while..."  5 minutes ago  Up 3 seconds                     daemon  
c006f1a02edf  ubuntu  "/bin/echo 'Hello ..."  6 minutes ago  Exited (0) 7 minutes ago         gifted_nobel
		

Теперь остановим его опять и удалим все контейнеры вручную:

			docker stop daemon
docker rm 
docker rm daemon
		

Чтобы удалить все контейнеры, мы можем использовать следующую команду:

			docker rm -f $(docker ps -aq)
		

• docker rm — команда для удаления контейнера.
• -f — флаг для rm, который останавливает контейнер, если он работает (принудительное удаление).
• -q — флаг для ps, который выводит только ID контейнеров.

Пример 2: Nginx

Начиная с этого примера, вам понадобятся несколько дополнительных файлов, которые вы можете найти в Github-репозитории. Скачать файл можно, нажав на эту ссылку.

Настало время создать и запустить более полезный контейнер типа Nginx.

Сменим директорию на examples/nginx:

			docker run -d --name test-nginx -p 80:80 -v $(pwd):/usr/share/nginx/html:ro nginx:latest
		

Вывод консоли:

			Unable to find image 'nginx:latest' locally  
latest: Pulling from library/nginx  
693502eb7dfb: Pull complete  
6decb850d2bc: Pull complete  
c3e19f087ed6: Pull complete  
Digest: sha256:52a189e49c0c797cfc5cbfe578c68c225d160fb13a42954144b29af3fe4fe335  
Status: Downloaded newer image for nginx:latest  
436a602273b0ca687c61cc843ab28163c720a1810b09005a36ea06f005b0c971
		

• -p — преобразование портов HOST PORT:CONTAINER PORT.
• -v — монтирование тома HOST DIRECTORY:CONTAINER DIRECTORY.

Важно: команда run принимает только абсолютные пути. В нашем примере мы использовали $(pwd), чтобы установить абсолютный путь текущей директории.

Теперь вы можете открыть localhost в вашем браузере.

Или можно изменить /example/nginx/index.html (который смонтирован как том в /usr/share/nginx/html внутри контейнера) и обновить страницу.

Получим информацию о контейнере test-nginx:

			docker inspect test-nginx
		

Эта команда показывает широкую системную информацию об установке Docker. Эта информация включает в себя версию ядра, количество контейнеров и образов, открытые порты, смонтированные тома и так далее.

Пример 3: написание Dockerfile

Чтобы создать Docker-образ, вам необходимо создать Dockerfile. Это просто текстовый файл с инструкциями и аргументами. Вот описание инструкций, которые мы будем использовать в нашем следующем примере:

• FROM — устанавливает базовый образ.
• RUN — выполняет команду в контейнере.
• ENV — устанавливает переменную окружения.
• WORKDIR — устанавливает рабочую директорию.
• VOLUME — создает точку монтирования для тома.
• CMD — устанавливает исполняемый файл для контейнера.

Вы можете просмотреть справку по Dockerfile, чтобы узнать больше подробностей.

Теперь создадим образ, который будет получать содержимое сайта с помощью curl и записывать его в текстовый файл. Нам надо передать URL сайта через переменную окружения SITE_URL. Результирующий файл будет помещен в директорию, смонтированную в качестве тома:

			FROM ubuntu:latest  
RUN apt-get update  
RUN apt-get install --no-install-recommends --no-install-suggests -y curl  
ENV SITE_URL https://google.com/  
WORKDIR /data  
VOLUME /data  
CMD sh -c "curl -L $SITE_URL > /data/results"
		

Dockerfile готов. Теперь настало время создать сам образ.

Перейдем в examples/curl и выполним следующую команду для создания образа:

			docker build . -t test-curl
		

Вывод консоли:

			Sending build context to Docker daemon 3.584 kB  
Step 1/7 : FROM ubuntu:latest  
 ---> 0ef2e08ed3fa
Step 2/7 : RUN apt-get update  
 ---> Running in 4aa839bb46ec
Get:1 http://archive.ubuntu.com/ubuntu xenial InRelease [247 kB]  
Get:2 http://archive.ubuntu.com/ubuntu xenial-updates InRelease [102 kB]  
...
Fetched 24.9 MB in 4s (5208 kB/s)  
Reading package lists...  
 ---> 35ac5017c794
Removing intermediate container 4aa839bb46ec  
Step 3/7 : RUN apt-get install --no-install-recommends --no-install-suggests -y curl  
 ---> Running in 3ca9384ecf8d
Reading package lists...  
Building dependency tree...  
Reading state information...  
The following additional packages will be installed...  
 ---> f3c6d26b95e6
Removing intermediate container 3ca9384ecf8d  
Step 4/7 : ENV SITE_URL https://google.com/  
 ---> Running in 21b0022b260f
 ---> 9a733ee39a46
Removing intermediate container 21b0022b260f  
Step 5/7 : WORKDIR /data  
 ---> c024301ddfb8
Removing intermediate container 3bc973e5584c  
Step 6/7 : VOLUME /data  
 ---> Running in a9594a8958fe
 ---> 6802707a7114
Removing intermediate container a9594a8958fe  
Step 7/7 : CMD sh -c "curl -L $SITE_URL > /data/results"  
 ---> Running in 37503bc4e386
 ---> 5ebb2a65d771
Removing intermediate container 37503bc4e386  
Successfully built 5ebb2a65d771
		

• docker bulid — создает новый локальный образ.
• -t — устанавливает именную метку для образа.

Теперь у нас есть новый образ, и мы можем посмотреть список существующих:

Вывод консоли:

			REPOSITORY  TAG     IMAGE ID      CREATED         SIZE  
test-curl   latest  5ebb2a65d771  37 minutes ago  180 MB  
nginx       latest  6b914bbcb89e  7 days ago      182 MB  
ubuntu      latest  0ef2e08ed3fa  8 days ago      130 MB
		

Мы можем создать и запустить контейнер из образа. Попробуем сделать это со стандартными параметрами:

			docker run --rm -v $(pwd)/vol:/data/:rw test-curl
		

Чтобы увидеть результаты, сохраненные в файле, выполним команду:

Попробуем с facebook.com:

			docker run --rm -e SITE_URL=https://facebook.com/ -v $(pwd)/vol:/data/:rw test-curl
		

И снова посмотрим результаты:

Пример 4: связь контейнеров Python + Redis

Docker compose — единственный правильный способ соединять контейнеры друг с другом. В этом примере мы соединим контейнеры Python и Redis:

			version: '2'  
services:  
  app:
    build:
      context: ./app
    depends_on:
      - redis
    environment:
      - REDIS_HOST=redis
    ports:
      - "5000:5000"
  redis:
    image: redis:3.2-alpine
    volumes:
      - redis_data:/data
volumes:  
  redis_data:
Go to example
		

Перейдем в examples/compose и выполним следующую команду:

			docker-compose --project-name app-test -f docker-compose.yml up
		

Вывод консоли:

			Creating network "apptest_default" with the default driver  
Creating volume "apptest_redis_data" with default driver  
Pulling redis (redis:3.2-alpine)...  
3.2-alpine: Pulling from library/redis  
627beaf3eaaf: Pull complete  
a503a4771a4a: Pull complete  
72c5d910c683: Pull complete  
6aadd3a49c30: Pull complete  
adf925aa1ad1: Pull complete  
0565da0f872e: Pull complete  
Digest: sha256:9cd405cd1ec1410eaab064a1383d0d8854d1eef74a54e1e4a92fb4ec7bdc3ee7  
Status: Downloaded newer image for redis:3.2-alpine  
Building app  
Step 1/9 : FROM python:3.5.2-alpine  
3.5.2-alpine: Pulling from library/python  
b7f33cc0b48e: Pull complete  
8eda8bb6fee4: Pull complete  
4613e2ad30ef: Pull complete  
f344c00ca799: Pull complete  
Digest: sha256:8efcb12747ff958de32b32424813708f949c472ae48ca28691078475b3373e7c  
Status: Downloaded newer image for python:3.5.2-alpine  
 ---> e70a322afafb
Step 2/9 : ENV BIND_PORT 5000  
 ---> Running in 8518936700b3
 ---> 0f652cdd2cee
Removing intermediate container 8518936700b3  
Step 3/9 : ENV REDIS_HOST localhost  
 ---> Running in 027286e90699
 ---> 6da3674f79fa
Removing intermediate container 027286e90699  
Step 4/9 : ENV REDIS_PORT 6379  
 ---> Running in 0ef17cb512ed
 ---> c4c514aa3008
Removing intermediate container 0ef17cb512ed  
Step 5/9 : COPY ./requirements.txt /requirements.txt  
 ---> fd523d64faae
Removing intermediate container 8c94c82e0aa8  
Step 6/9 : COPY ./app.py /app.py  
 ---> be61f59b3cd5
Removing intermediate container 93e38cd0b487  
Step 7/9 : RUN pip install -r /requirements.txt  
 ---> Running in 49aabce07bbd
Collecting flask==0.12 (from -r /requirements.txt (line 1))  
  Downloading Flask-0.12-py2.py3-none-any.whl (82kB)
Collecting redis==2.10.5 (from -r /requirements.txt (line 2))  
  Downloading redis-2.10.5-py2.py3-none-any.whl (60kB)
Collecting itsdangerous>=0.21 (from flask==0.12->-r /requirements.txt (line 1))  
  Downloading itsdangerous-0.24.tar.gz (46kB)
Collecting Werkzeug>=0.7 (from flask==0.12->-r /requirements.txt (line 1))  
  Downloading Werkzeug-0.11.15-py2.py3-none-any.whl (307kB)
Collecting Jinja2>=2.4 (from flask==0.12->-r /requirements.txt (line 1))  
  Downloading Jinja2-2.9.5-py2.py3-none-any.whl (340kB)
Collecting click>=2.0 (from flask==0.12->-r /requirements.txt (line 1))  
  Downloading click-6.7-py2.py3-none-any.whl (71kB)
Collecting MarkupSafe>=0.23 (from Jinja2>=2.4->flask==0.12->-r /requirements.txt (line 1))  
  Downloading MarkupSafe-1.0.tar.gz
Installing collected packages: itsdangerous, Werkzeug, MarkupSafe, Jinja2, click, flask, redis  
  Running setup.py install for itsdangerous: started
    Running setup.py install for itsdangerous: finished with status 'done'
  Running setup.py install for MarkupSafe: started
    Running setup.py install for MarkupSafe: finished with status 'done'
Successfully installed Jinja2-2.9.5 MarkupSafe-1.0 Werkzeug-0.11.15 click-6.7 flask-0.12 itsdangerous-0.24 redis-2.10.5  
 ---> 18c5d1bc8804
Removing intermediate container 49aabce07bbd  
Step 8/9 : EXPOSE $BIND_PORT  
 ---> Running in f277fa7dfcd5
 ---> 9f9bec2abf2e
Removing intermediate container f277fa7dfcd5  
Step 9/9 : CMD python /app.py  
 ---> Running in a2babc256093
 ---> 2dcc3b299859
Removing intermediate container a2babc256093  
Successfully built 2dcc3b299859  
WARNING: Image for service app was built because it did not already exist. To rebuild this image you must use `docker-compose build` or `docker-compose up --build`.  
Creating apptest_redis_1  
Creating apptest_app_1  
Attaching to apptest_redis_1, apptest_app_1  
redis_1  | 1:C 08 Mar 09:56:55.765 # Warning: no config file specified, using the default config. In order to specify a config file use redis-server /path/to/redis.conf  
redis_1  |                 _._  
redis_1  |            _.-``__ ''-._  
redis_1  |       _.-``    `.  `_.  ''-._           Redis 3.2.8 (00000000/0) 64 bit  
redis_1  |   .-`` .-```.  ```\/    _.,_ ''-._  
redis_1  |  (    '      ,       .-`  | `,    )     Running in standalone mode  
redis_1  |  |`-._`-...-` __...-.``-._|'` _.-'|     Port: 6379  
redis_1  |  |    `-._   `._    /     _.-'    |     PID: 1  
redis_1  |   `-._    `-._  `-./  _.-'    _.-'  
redis_1  |  |`-._`-._    `-.__.-'    _.-'_.-'|  
redis_1  |  |    `-._`-._        _.-'_.-'    |           http://redis.io  
redis_1  |   `-._    `-._`-.__.-'_.-'    _.-'  
redis_1  |  |`-._`-._    `-.__.-'    _.-'_.-'|  
redis_1  |  |    `-._`-._        _.-'_.-'    |  
redis_1  |   `-._    `-._`-.__.-'_.-'    _.-'  
redis_1  |       `-._    `-.__.-'    _.-'  
redis_1  |           `-._        _.-'  
redis_1  |               `-.__.-'  
redis_1  |  
redis_1  | 1:M 08 Mar 09:56:55.767 # WARNING: The TCP backlog setting of 511 cannot be enforced because /proc/sys/net/core/somaxconn is set to the lower value of 128.  
redis_1  | 1:M 08 Mar 09:56:55.767 # Server started, Redis version 3.2.8  
redis_1  | 1:M 08 Mar 09:56:55.767 # WARNING overcommit_memory is set to 0! Background save may fail under low memory condition. To fix this issue add 'vm.overcommit_memory = 1' to /etc/sysctl.conf and then reboot or run the command 'sysctl vm.overcommit_memory=1' for this to take effect.  
redis_1  | 1:M 08 Mar 09:56:55.767 # WARNING you have Transparent Huge Pages (THP) support enabled in your kernel. This will create latency and memory usage issues with Redis. To fix this issue run the command 'echo never > /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/enabled' as root, and add it to your /etc/rc.local in order to retain the setting after a reboot. Redis must be restarted after THP is disabled.  
redis_1  | 1:M 08 Mar 09:56:55.767 * The server is now ready to accept connections on port 6379  
app_1    |  * Running on http://0.0.0.0:5000/ (Press CTRL+C to quit)  
app_1    |  * Restarting with stat  
app_1    |  * Debugger is active!  
app_1    |  * Debugger pin code: 299-635-701
		

Данный пример увеличит счетчик просмотров в Redis. Откройте localhost в браузере и проверьте.

Теперь вы можете поиграться с различными образами из Docker Hub или, если хотите, создать свои собственные образы, соблюдая лучшие практики, описанные ниже. Единственное, что можно добавить насчет использования docker-compose: всегда давайте точные имена вашим томам в docker-compose.yml (если в образе есть тома). Это простое правило спасет вас от проблем при проверке ваших томов.

			version: '2'  
services:  
  ...
  redis:
    image: redis:3.2-alpine
    volumes:
      - redis_data:/data
volumes:  
  redis_data:version: '2'  
services:  
  ...
  redis:
    image: redis:3.2-alpine
    volumes:
      - redis_data:/data
volumes:  
  redis_data:
		

В этому случае redis_data будет именем внутри docker-compose.yml, для настоящего имени тома будет добавлен префикс с именем проекта.

Чтобы просмотреть список томов:

Вывод консоли:

			DRIVER              VOLUME NAME  
local               apptest_redis_data
		

Без точного имени тома там будет находиться UUID. Вот пример с локального компьютера:

			DRIVER              VOLUME NAME  
local               ec1a5ac0a2106963c2129151b27cb032ea5bb7c4bd6fe94d9dd22d3e72b2a41b  
local               f3a664ce353ba24dd43d8f104871594de6024ed847054422bbdd362c5033fc4c  
local               f81a397776458e62022610f38a1bfe50dd388628e2badc3d3a2553bb08a5467f  
local               f84228acbf9c5c06da7be2197db37f2e3da34b7e8277942b10900f77f78c9e64  
local               f9958475a011982b4dc8d8d8209899474ea4ec2c27f68d1a430c94bcc1eb0227  
local               ff14e0e20d70aa57e62db0b813db08577703ff1405b2a90ec88f48eb4cdc7c19  
local               polls_pg_data  
local               polls_public_files  
local               polls_redis_data  
local               projectdev_pg_data  
local               projectdev_redis_data
		

Стайлгайды Docker

У Docker есть некоторые ограничения и требования, которые зависят от архитектуры системы (приложений, которые вы упаковываете в контейнеры). Можно игнорировать эти требования или найти какие-нибудь пути обхода, но в этом случае вы не получите все преимущества использования Docker. Настоятельно рекомендуется следовать следующим советам:

• 1 приложение = 1 контейнер.
• Запускайте процесс на переднем плане (не используйте systemd, upstart или другие похожие инструменты).
• Для хранения данных вне контейнера используйте тома.
• Не иcпользуйте SSH (если вам надо залезть внутрь контейнера, используйте docker exec).
• Избегайте ручных настроек или действий внутри контейнера.
• Включайте только необходимый контекст — используйте .dockerignore файл (как .gitignore в git).
• Избегайте установки ненужных пакетов — это займет лишнее дисковое пространство.
• Используйте кэш. Добавьте контекст, который часто меняется, например, исходный код вашего проекта, в конец Dockerfile — кэш Docker будет использоваться более эффективно.
• Будьте осторожны с томами. Вы должны помнить, какие данные находятся в томах. Поскольку тома постоянны и не исчезают вместе с контейнерами, следующий контейнер будет использовать данные, которые были созданы предыдущим контейнером.
• Используйте переменные окружения: RUN, EXPOSE, VOLUME. Это сделает ваш Dockerfile более гибким.

Заключение

В заключение стоит отметить, что Docker стал одним из необходимых инструментов разработчика, наравне с различными IDE и Git.